Parsing 分析SequenceExample的批处理_Parsing_Tensorflow_Buffering_Bufferedstrategy

Parsing 分析SequenceExample的批处理

parsing tensorflow

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有一个函数可以解析SequenceExample-->tf。解析单序列示例（）

但它只解析单个SequenceExample，这是无效的

是否有可能解析一批SequenceExamples

parse_示例可以解析许多示例。 tf.parse_示例的文档包含有关SequenceExample的一些信息：

每个FixedLenSequenceFeature df映射到指定类型（或tf.float32，如果未指定）和形状（serialized.size（），None）+df.shape的张量。serialized中的所有示例将沿第二个维度填充默认的_值

但如何做到这一点还不清楚。在谷歌没有找到任何例子

是否可以使用parse_example（）解析许多SequenceExamples，或者是否存在其他函数

编辑：我在哪里可以向tensorflow开发人员提问：他们是否计划为多个SequenceExample-s实现解析函数

任何帮助都将不胜感激

如果您有许多小序列，在这一阶段批处理非常重要，我建议使用常规

示例protos进行VarLenFeature
s或FixedLenSequenceFeature
s（正如您所注意的，可以使用parse\u Example
进行批分析）。有关此功能的示例，请参阅（testSerializedContainingSparse分析示例
s和FixedLenSequenceFeature
s）
SequenceExample
s更适合于需要为每个SequenceExample
执行大量预处理工作的情况（可以与队列并行执行）parse_示例
不支持SequenceExample
s.
不幸的是，输入是SequenceExample-s。所以我不能使用parse_example（）。您当然可以与队列并行地解析它们。除此之外，您可以将它们重新编码为常规示例作为一种解决方法，或者打开一个功能请求（尽管批处理SequenceExamples的输出似乎有点太复杂，没有多大意义）和/或一个请求。