解批SequenceExample

Question

有解析SequenceExample的功能 - ＆gt; tf.parse_single_sequence_example（）。

但它只解析单个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的文档包含有关SequenceExample：

的一些信息

  

每个FixedLenSequenceFeature df映射到指定类型的Tensor（如果未指定则为tf.float32）和shape（serialized.size（），None）+ df.shape。序列化中的所有示例都将在第二维中使用default_value填充。

但目前尚不清楚，如何做到这一点。没有在谷歌中找到任何例子。

是否可以使用parse_example（）解析许多SequenceExamples，或者可能存在其他函数？

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？

任何帮助将不胜感激。

Answer 1

如果您有许多小序列，在此阶段批处理很重要，我建议VarLenFeature或FixedLenSequenceFeature s使用常规Example原型（正如您所说，可以是使用parse_example批量解析。有关此示例，请参阅unit tests associated with example parsing（testSerializedContainingSparse使用Example s解析FixedLenSequenceFeature。

SequenceExample更适合针对每个SequenceExample进行大量预处理工作的情况（可以与队列并行完成）。 parse_example确实不支持SequenceExample s。