tf.parse_exampleはmnistエクスポートの例で使用されています

Question

私はtensorflowを初めて使用しており、テンソルフローの提供例でmnist_export.pyを読んでいます。上記

sess = tf.InteractiveSession() 
    serialized_tf_example = tf.placeholder(tf.string, name='tf_example') 
    feature_configs = { 
     'x': tf.FixedLenFeature(shape=[784], dtype=tf.float32), 
    } 
    tf_example = tf.parse_example(serialized_tf_example, feature_configs) 
    x = tf.identity(tf_example['x'], name='x') # use tf.identity() to assign name 

は、serialized_tf_exampleはテンソルである：

私が理解することはできませんここで何かがあります。

私はAPIドキュメントtf.parse_exampleを読みましたが、serializedのようなシリアル化さExampleプロトようです：serialized_tf_exampleはテンソル、ないExampleプロトあるとして、ここでtf_example = tf.parse_example(serialized_tf_example, feature_configs)を理解するために、どのように

serialized = [ 
    features 
    { feature { key: "ft" value { float_list { value: [1.0, 2.0] } } } }, 
    features 
    { feature []}, 
    features 
    { feature { key: "ft" value { float_list { value: [3.0] } } } 
] 

？

Answer 1

serialized_tf_exampleは、tf.train.Exampleのシリアライズされた文字列です。使用方法については、tf.parse_exampleを参照してください。 Reading dataの章ではリンクの例を示します。

tf_example.SerializeToString（）はtf.train.Exampleをstringに変換し、tf.parse_exampleはシリアル化された文字列をdictに解析します。