双方datasets.interleave_datasets()并datasets.concatenate_datasets()会定期工作datasets.Dataset和datasets.IterableDataset对象。有关如何使用它的示例,请参阅Interleave部分 您还可以水平连接两个数据集(axis=1),只要它们具有相同的行数: from datasets imp
datasets.interleave_datasets():将几个数据集交错而成一个新的数据集。新的数据集是通过在 source dataset 之间进行交错迭代从而获得样本。 xxxxxxxxxx interleave_datasets( datasets: List[DatasetType], probabilities: Optional[List[float]] = None, seed: Optional[int] = None, info: Optional[DatasetInfo] ...
您还可以通过从每个数据集中交替示例来混合多个数据集,以创建新的数据集。这被称为交错,由**interleave_datasets()函数启用。interleave_datasets()和concatenate_datasets()都适用于常规Dataset和IterableDataset对象。请参阅Stream指南,了解如何交错IterableDataset**对象的示例。
description=}') for dataset in datasets] dataset = interleave_datasets(datasets, probabilities) print(f'{dataset=}') batch = dataset.take(batch_size) print(f'{next(iter(batch))=}') column_names = next(iter(batch)).keys() print(f'{column_names=}') # - Prepare functions to tokenize ...
数据集datasets与NumPy数组非常相似。它们是同类数据元素的集合,具有不可变的数据类型和(超)矩形的形状。与NumPy数组不同,它们支持多种透明的存储特征,例如压缩、错误检测和分块I/O。 这些特性在h5py中通过一个thin proxy class 细代理类表示,这个类支持常见的NumPy
3.21 interleave() 1 作用 dataset = tf.data.Dataset…() 构建和处理数据集。包括三种类型的操作。 根据输入数据创建源数据集。 应用数据集转换以预处理数据。 遍历数据集并处理元素。 2 tf.data.Dataset的函数 2.1 from_generator() 通过生成器去创建dataset,该函数的参数用于传生成器 ...
@@ -119,20 +120,32 @@ def interleave_datasets( if not datasets: raise ValueError("Unable to interleave an empty list of datasets.") iterable = isinstance(datasets[0], IterableDataset) map_style = isinstance(datasets[0], Dataset) if not (iterable ^ map_style): raise ValueError( f"Expect...
X = multibandread(fileNameD,[info.lines,info.samples,info.bands],'int16',info.header_offset,info.interleave,info.byte_order,... {'Row','Range',[4000 1 6000]}, {'Column','Range',[1 1 info.samples]}); X1 = bsxfun(@rdivide,double(X), reshape(gainvals(:,1),[1 1 length(gai...
Ok, then sort the dataset in chunks and interleave the chunks into one final sorted version: proc sort data = xyz (firstobs = 1 obs = 100000) out = chunk1 ; by a b c d; run; proc sort data = xyz (firstobs = 100001 obs = 200000) out = chunk2 ; by a b c d; run...
Chapter 4. Using Public Datasets with TensorFlow Datasets In the first chapters of this book you trained models using a variety of data, from the Fashion MNIST dataset that is … - Selection from AI and Machine Learning for Coders [Book]