在使用TensorFlow创建数据集时,from_generator() 方法允许你通过自定义生成器来创建复杂的数据输入/输出管道。这在处理图像数据时尤其有用,因为它可以让你在数据加载的同时进行实时数据增强。 基础概念 生成器(Generator):在Python中,生成器是一种特殊的迭代器,它允许你在函...
import tensorflow as tf def data_generator(): 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==bat...
问通过自定义生成器和ImageDataGenerator使用Tensorflow数据集from_generator()创建多个输入/输出EN数据扩充使...
同样遇到了类似的问题， 应该为from_generator 的 shape 定义错误如下代码可运行， tf.TensorShape([None...
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None,2])dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(x)从生成器导入 我们还可以从生成器中初始化 Dataset，这种方式在拥有不同长度的元素的数组时有意义（例如一个序列）。sequence = np.array([[1],[2,3],[3,4]])defgenerator():for el in sequence:...
def count(stop): i = 0 while i<stop: yield i i += 1 ds_counter = tf.data.Dataset.from_generator (count, args=[25], output_types=tf.int32, output_shapes = (), ) for count_batch in ds_counter.repeat().batch(10).take(10): print(count_batch.numpy()) --- [0 1 2 3 4 ...
parametersWINDOW_SIZE = 60BATCH_SIZE = 32SHUFFLE_BUFFER = 1000## function to create the input featuresdef ts_data_generator(data, window_size, batch_size, shuffle_buffer):''' Utility function for time series data generation in batches ''' ts_data = tf.data.Dataset.from_tensor...
@mrry, thank you for implementing the from_generator method in tf.data. I just wanted to provide some feedback and ask a few more questions. Interface In addition to having generator be a callable that returns an iterator, would it be po...
问题出在构建生成器函数的方式上。应该使用args关键字参数来指定传递给生成器函数的参数,而不是使用lambda。 ds = tf.data.Dataset.range(10).interleave( lambda ind: tf.data.Dataset.from_generator( hello, args=(ind,), output_types=tf.int32
在数据集中包装Python / Numpy数据时,请注意tf.data.Dataset.from_generator与tf.data.Dataset.from_tensors。前者将数据保存在Python中并通过tf.py_function它获取性能影响,而后者将数据的副本捆绑为图中的一个大tf.constant()节点,这可能会对内存产生影响。