深入浅出TensorFlow2函数——tf.data.Dataset.padded_batch,函数:padded_batch(batch_size,padded_shapes=None,padding_values=None,drop_remainder=False,name=None)该函数可以将数据集的连续元素合并到paddedbatch中。即将输入数据集的多个连续元素合并到单个元素中。tf
功能: batch()的进阶版,可以对shape不一致的连续元素进行分批。 参数: batch_size:在单个批次中合并的此数据集的连续元素个数。 padded_shapes:tf.TensorShape或其他描述tf.int64矢量张量对象,表示在批处理之前每个输入元素的各个组件应填充到的形状。如果参数中有None,则表示将填充为每个批次中该尺寸的最大尺寸。
参数drop_remainder:(可选)一个tf.bool标量tf.Tensor,表示在少于batch_size元素的情况下是否应删除最后一批 ; 默认行为是不删除较小的批处理。 具体例子 dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1,2,3,4,5,6,7,8,9]) dataset=dataset.padded_batch(2,padded_shapes=[]) iterator = dataset.make...
功能: batch()的进阶版,可以对shape不一致的连续元素进行分批。 参数: batch_size:在单个批次中合并的此数据集的连续元素个数。 padded_shapes:tf.TensorShape或其他描述tf.int64矢量张量对象,表示在批处理之前每个输入元素的各个组件应填充到的形状。如果参数中有None,则表示将填充为每个批次中该尺寸的最大尺寸。
System information TF 1.4 (pip install) Python version 3.5.2 (Anaconda) Problem description tf.data.Dataset.padded_batch() fails if a dataset element has some nested structure instead of being a tensor. Dataset API is supposed to work wi...
参数drop_remainder:(可选)一个tf.bool标量tf.Tensor,表示在少于batch_size元素的情况下是否应删除最后一批 ; 默认行为是不删除较小的批处理。 具体例子 dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1,2,3,4,5,6,7,8,9]) dataset=dataset.padded_batch(2,padded_shapes=[]) ...
| padded_batch(self, batch_size, padded_shapes, padding_values=None, drop_remainder=False) | Combines consecutive elements of this dataset into padded batches. | | This transformation combines multiple consecutive elements of the input | dataset into a single element. ...
padded_batch, prefetch, reduce, repeat, shard, shuffle, skip, take, unbatch, window, with_options, zip import tensorflow as tf import numpy as np print(tf.__version__) #1 range dataset1 = tf.data.Dataset.range(5) print(type(dataset1)) ...
padded_batch: 构建批次,类似batch, 但可以填充到相同的形状。 window :构建滑动窗口,返回Dataset of Dataset. shuffle: 数据顺序洗牌。 repeat: 重复数据若干次,不带参数时,重复无数次。 shard: 采样,从某个位置开始隔固定距离采样一个元素。 take: 采样,从开始位置取前几个元素。
batch : 构建批次,每次放一个批次。比原始数据增加一个维度。 其逆操作为unbatch。 padded_batch: 构建批次,类似batch, 但可以填充到相同的形状。 window :构建滑动窗口,返回Dataset of Dataset. shuffle: 数据顺序洗牌。 repeat: 重复数据若干次,不带参数时,重复无数次。 shard: 采样,从某个位置开始隔...