يتم إعطاؤك مقتطف رمز يمثل جزءًا من برنامج أكبر. مقتطف الشفرة مسؤول عن معالجة بعض بيانات الإدخال وإرجاع ثلاث قيم: `الصورة_المشفرة` و`الفئات` و`النتائج`. مهمتك هي فهم مقتطف الشفرة وتحديد المخرجات المتوقعة لمجموعة معينة من المدخلات.

يستخدم مقتطف الشفرة TensorFlow، وهو إطار عمل شائع للتعلم الآلي. يتم استخدام الدالة `tf.FixedLenSequenceFeature` لتحديد الأنواع المتوقعة من ميزات الإدخال. يتطلب الأمر وسيطتين: `[]، dtype=tf.int64` و`[]، dtype=tf.float32`، لتحديد أن النوع المتوقع لميزة `classes` هو `int64` والنوع المتوقع لـ ` ميزة النتائج هي "float32".

يتم تعريف بيانات الإدخال على أنها كائن مخزن مؤقت لبروتوكول `tf.train.SequenceExample`، والذي يحتوي على ميزتين: `السياق` و`التسلسل`. تحتوي ميزة "السياق" على عنصر واحد: "صورة/بيانات"، تم تعيينه للمتغير "encoded_image". تحتوي ميزة "التسلسل" على عنصرين: "الفئات" و"النتائج". يتم تحويل ميزة "الفئات" إلى "int32" باستخدام الدالة "tf.to_int32"، ويتم تخصيصها للمتغير "فئات". خاصية "الدرجات" يتم تخصيصها للمتغير "الدرجات" مباشرة.

تحتاج إلى تحديد القيم المتوقعة للمتغيرات `encoded_image` و`classes` و`النتائج` بناءً على مقتطف الكود المحدد وبيانات الإدخال.
{"source": "argilla/DistiCoder-dpo-binarized", "kind": "synthetic", "evolved_from": null}