Tensorflow - TFRecordを選択するのは、私は次の機能のマッピングとの例をTFRecordしているとしましょうティム

Question

を構築グラフで特長：

feature_mapping = { 
"sentence":tf.VarLenFeature(tf.string), 
'caps':tf.VarLenFeature(tf.string), 
'tags':tf.VarLenFeature(tf.string), 
'labels': tf.VarLenFeature(tf.string) 
} 

私はいつもsentenceとlabelsが必要ですが、時々私は0,1をしたい、またはそれ以上残りの機能グラフの作成時にどのような機能が必要なのか分かります。

グラフの作成時に複数の機能を選択するにはどうすればよいですか？

parsed = tf.parse_example(example, features=feature_mapping) 
sentence = parsed['sentence'] 
labels = parsed['labels'] 

しかし、私は、複数の機能を引き出すことができます。例えば、文とラベル、何の問題については

？私は：

FEATURE_NAMES = ['caps', 'tags'] 
parsed = tf.parse_example(example, features=feature_mapping) 
features = tf.multiple_features(parsed, FEATURE_NAMES] # Does something like this exist? 

私はTFRecord表現も変更したいと思います。どんな助けもありがとう。

ありがとうございます！

Answer 1

@Allen Lavoieのおかげで、それは簡単な解決策であることを指摘してくれてありがとうございます。私はそれらをリストに入れなければなりませんでした。そして、このポストhereに従って、私はちょうどリストにtf.packする必要がありました。以下はその解決策です。

# get features 
FEATURES = ['labels', 'caps'] 
output_list = [] 
for f in range(len(FEATURES)): 
    feats = parsed[FEATURES[f]] 
    dense_feats = tf.sparse_tensor_to_dense(feats, default_value='<PAD>') 
    output_list.append(dense_feats) 

features = tf.pack(output_list)