parsing - 解析一批 SequenceExample

Question

有解析 SequenceExample 的函数 --> tf.parse_single_sequence_example()。

但是它只解析单个SequenceExample，这是无效的。

是否有可能解析一批 SequenceExamples？

tf.parse_example 可以解析许多示例。tf.parse_example 的文档包含一些关于 SequenceExample 的信息：

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。序列化中的所有示例都将沿第二维填充 default_value。

但目前尚不清楚，如何做到这一点。在谷歌中没有找到任何示例。

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 实现解析功能？

任何帮助将不胜感激。

Answer 1

如果您有许多小序列，在此阶段进行批处理很重要，我建议使用常规protosVarLenFeature的 s 或s （正如您所注意到的，可以使用 进行批量解析）。有关这方面的示例，请参阅与示例解析相关的单元测试（testSerializedContainingSparse parses s with s）。FixedLenSequenceFeatureExampleparse_exampleExampleFixedLenSequenceFeature

SequenceExamples 更适合于每个需要完成大量预处理工作的情况SequenceExample（可以与队列并行完成）。parse_example不支持SequenceExamples。