https://tensorflow.google.cn/versions/master/api_docs/python/tf/data/Dataset#repeat javascript:void(0) 注意,Dataset.from_generator在旧版Tensorflow中没有,起码在1.3版本tf.contrib.data.Dataset中还没有,后来用的1.7版本就有了。 我们知道,tensorflow的基本原理是先构造一个计算...
Dataset.from_generator可以使用普通编程语言编写的外部子函数生成Dataset,这样几乎不受tensorflow编程不便的影响。先举一个最简单的示例: import numpy as np import tensorflow as tf def data_generator(): dataset = np.array(range(5)) for d in dataset: yield d dataset = tf.data.Dataset.from_generator(...
创建Dataset由其生成元素的元素generator。 函数形式:from_generator(generator,output_types,output_shapes=None,args=None) 参数generator:一个可调用对象,它返回支持该iter()协议的对象 。如果args未指定,generator则不得参数; 否则它必须采取与有值一样多的参数args。 参数output_types:tf.DType对应于由元素生成的元...
从我的问题来说，我的yield返回的是tensor类型，而接收端需要的是ndarry类型，所以才会提示“could not ...
实例代码5: tf.data.Dataset.from_generator 3. 用Python循环产生批量数据batch 4.参考资料: 1. 文件队列读取方式:slice_input_producer和string_input_producer TensorFlow可以采用tf.train.slice_input_producer或者tf.train.string_input_producer两种方法产生文件队列,其...
import tensorflow as tf import numpy as np print(tf.__version__) #1 range dataset1 = tf.data.Dataset.range(5) print(type(dataset1)) for i in dataset1: print(i) print("numpy ", i.numpy()) #2 from_generator def call_count(stop): ...
I am trying to encapsulate my Tensorflow dataset generator in a try-except block. However, the whole traceback is logged before the code enters the catch block. In this minimal case: try: def data_generator(): for i in range(5): ...
参数： x: 张量或稀疏张量 name: 操作的名称(可选)。 返回值： 一种形状与x相同的张量或稀疏张...
from_generator() 如果你觉得range()方法不够灵活,功能不够强大,那么你可以尝试使用from_generator()方法。from_generator()方法接收一个可调用的生成器函数最为参数,在遍历from_generator()方法返回的Dataset对象过程中不断生成新的数据,减少内存占用,这在大数据集中很有用。
我们也可以从generator中初始化一个Dataset。当一个数组中元素长度不相同时,使用这种方式处理是很有效的。(例如一个序列) 代码语言:javascript 复制 sequence=np.array([[1],[2,3],[3,4]])defgenerator():forelinsequence:yieldel dataset=tf.data.Dataset().from_generator(generator,output_types=tf.float32...