dataset = np.array(range(5)) for d in dataset: #print(d) yield d dataset = tf.data.Dataset.from_generator(data_generator, (tf.int32), (tf.TensorShape([]))) dataset = dataset.repeat(3) #3==epoch dataset = dataset.batch(4) #4==batchsize iterator = dataset.make_one_shot_iterator...
接下来,我们可以使用from_generator()函数来创建一个数据集。可以指定生成器函数、输出数据类型和数据集的形状。例如: 代码语言:txt 复制 import tensorflow as tf # 创建数据集 dataset = tf.data.Dataset.from_generator(data_generator, (tf.float32, tf.float32),...
dataset = tf.data.Dataset.from_generator(make_generator, tf.string, tf.TensorShape([None,None,No...
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(...
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=0 while(i<stop): print(f"第{i}次调用") yield i i+=1 dateset2 = tf.data.Dataset.from_generator(call_count,args=[...
参数args:tf.Tensor将被计算并将generator作为NumPy数组参数传递的对象元组。 具体例子 #定义一个生成器 def data_generator(): dataset = np.array(range(9)) for i in dataset: yield i #接收生成器,并生产dataset数据结构 dataset = tf.data.Dataset.from_generator(data_generator, (tf.int32)) ...
原因一：GPU内存满了。 解决方法：手动清理一下，kill掉jupyter进程。 原因二：装了GPU版的TensorFlow，...
tf.data.Dataset.from_tensors():创建Dataset对象, 合并输入并返回具有单个元素的数据集。 tf.data.Dataset.from_tensor_slices():创建一个Dataset对象,输入可以是一个 或者多个 tensor,若是多个 tensor,需要以元组或者字典等形式组装起来 tf.data.Dataset.from_generator():迭代生成所需的数据集,一般数据量较大时...
通过tf.data.Dataset的from_generator方法构建数据集的益处在于只有在数据被使用时(读取或预读取)才会运行生成器函数,不会占用过多内存,同时shuffle和分批次等操作都能较为简便的完成。 train_indexset= pd.read_parquet('trainindex.parquet') val_indexset= pd.read_parquet('valindex.parquet')defgen_func(train...
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 ...