ds= ds.map(prepare_mnist_features_and_labels)#数据预处理,注意:tf.map中传进的参数ds = ds.shuffle(60000).batch(100)#随机打散,读取一个batch的样本ds_val=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test,y_test)) ds_val=ds_val.map(prepare_mnist_features_and_labels) ds_val= ds_val.shuffle(100...
1) tf.data.Dataset.from_tensor_slices(将numpy数据转换为dataset) 一般我们常使用 tf.data.Dataset.from_tensor_slices方法加载数据。同时,Dataset提供了repeat()和batch()方法方便我们建立循环的数据,repeat…
# 1 数据集加载 1.karas.datasets(数据加载) 2.tf.data.Dataset.from_tensor_slices(加载成tensor) - shuffle - map - batch - repeat # 2 tf.keras.datasets()  数据集建立 tf.data.Dataset.from_tensor_slices() 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import matplotlib.pyplot as plt (train_data, train_label), (_, _) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() train_data = np.expand_dims(train_data.as...
tensorFlow2.1下的tf.data.Dataset.from_tensor_slices()的用法 一、总结 一句话总结: 将输入的张量的第一个维度看做样本的个数,沿其第一个维度将tensor切片,得到的每个切片是一个样本数据。实现了输入张量的自动切片。 # from_tensor_slices 为输入张量的每一行创建一个带有单独元素的数据集 ...
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).batch(1) for index,line in enumerate(dataset): print(index," ",line) print('---')...
2. tf.data.Dataset.make_one_shot_iterator 生成一个迭代器,用于遍历所有的数据。一般用法如下: tf.data.Dataset.make_one_shot_iterator.get_next() 1. 每次列举出下一个数据集。 实例: import tensorflow as tf import numpy as np data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices( ...
整个Data API都是围绕数据集dataset的概念展开的:可以猜得到,数据集表示一连串数据项。通常你是用的数据集是从硬盘里逐次读取数据的,简单起见,我们是用tf.data.Dataset.from_tensor_slices()创建一个存储于内存中的数据集: 代码语言:javascript 复制 >>>X=tf.range(10)# any data tensor>>>dataset=tf.data.Dat...
在TensorFlow 中自定义数据集可以通过 tf.data.Dataset 类来实现。以下是一个简单的示例: import tensorflow as tf # 创建自定义数据集 data = [1, 2, 3, 4, 5] dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(data) # 对数据集进行操作 dataset = dataset.shuffle(buffer_size=len(data)) dataset = ...
先以最简单的,Dataset的每一个元素是一个数字为例: import tensorflow as tf import numpy as np dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])) 这样,我们就创建了一个dataset,这个dataset中含有5个元素,分别是1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0。