dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tf.range(5)) dataset1 = dataset.batch(2) 1. 2. Repeat: 复制数据,即重复生成多份。 dataset2 = dataset.repeat(2) 1. shuffle:对数据进行混洗,即打乱原始数据的顺序。 dataset3 = dataset.sh
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(x) iterator_before = dataset.make_one_shot_iterator() dataset_padded = dataset.padded_batch(2, padded_shapes=padded_shapes) #dataset_padded = dataset.padded_batch(2, padded_shapes=[None]) 也是可以的,原因看下面注释1 iterator_later = dataset_padded...
使用tf.data.Dataset.cache:对于不经常变化的数据集,我们可以使用tf.data.Dataset.cache()方法来缓存数据集。这样,在多次迭代过程中,数据集的读取速度会更快。 dataset = dataset.cache() 二、Batch处理优化 在模型训练过程中,Batch处理是常见的数据处理方式。为了提高Batch处理的效率,我们可以考虑以下优化措施: 选择...
data=data.batch(4) #将data数据集重复,其实就是2个epoch数据集 data=data.repeat(2) # 构造获取数据的迭代器 iters=data.make_one_shot_iterator() # 每次从迭代器中获取一批数据 batch=iters.get_next() sess=tf.Session() sess.run(batch) # 数据集完成遍历完之后,继续抽取的话会报错:OutOfRangeError ...
dataset_batch = train_data.batch(batch_size=3) //设置每次回去数据集的数据条数 it = dataset_batch.__iter__() for i in range(20): // 从数据集中取20次数据,由于上面repeat()调用,表面可以无限使用数据集,因此这里的range里的参数可以任意填写。 如果这样调用repeat(2). 则最多只能获取9 * 2个...
最后在强调一点就是:对于支持 eager模式的 dataset, 我们可以直接用for循环以及dict 来获取对应特征的取值哦,非常方便,非常强大 ,使用前注意确认 eager模式 是否开启。 (1.3)使用 dataset 的 generate 生成 batch 数据 对于数据量不太大的训练数据,很多同学 还是 习惯 使用 python 的yeild 来 构建generator, 所以 ...
# 创建dataset dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((features_placeholder, labels_placeholder)) # 批量读取,打散数据,repeat() dataset = dataset.shuffle(20).batch(5).repeat() # [Other transformations on `dataset`...] dataset_other = ... ...
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dataset= dataset.shuffle(100).batch(3).repeat()#iterator = dataset.make_one_shot_iterator()#对应不需要初始化,不能更改数据源iterator =dataset.make_initializable_iterator() next_element=iterator.get_next() with tf.Session() as sess: sess.run(iterator.initializer)foriinrange(4): ...
1、tf.data.Data.from_tensor_slices(data).batch(size) 将data数据进行切片,并在引用时按size大小输出迭代。 data = [[0,0,0,0,0],[1,1,1,1,1],[2,2,2,2,2]] dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(data…