直接从 Tensor 创建 Dataset（例如 Dataset.from_tensor_slices()）；当然 Numpy 也是可以的，TensorFlow 会自动将其转换为 Tensor。 通过对一个或多个 tf.data.Dataset 对象来使用变换（例如 Dataset.batch()）来创建 Dataset 已知文件名称和标签，用data保存每一个文件的地址，用label保存每一文件对应的标签。data和label都是列表，形式如 d...
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...
TensorFlow数据集生成器:使用tf.data.Dataset.from_generator方法创建。 应用场景 图像处理:动态生成图像变换或增强。 时间序列数据:按需生成时间序列样本。 强化学习:实时生成环境状态和奖励。 示例代码 使用Python生成器 代码语言:txt 复制 import tensorflow as tf def simple_generator(): for i in range(10): yi...
sequence = np.array([[1],[2,3],[3,4]])defgenerator():for el in sequence:yield eldataset = tf.data.Dataset().from_generator(generator, output_types=tf.float32, output_shapes=[tf.float32])在这种情况下，你还需要告诉 Dataset 数据的类型和形状以创建正确的张量。创建迭代器 我们已经学...
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 ...
@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...
dataset = tf.data.Dataset.from_generator(generator, output_signature=( { 'float_input': tf.TensorSpec(shape=(), dtype=tf.float32), 'int_input': tf.TensorSpec(shape=(), dtype=tf.int32), 'str_input': tf.TensorSpec(shape=(), dtype=tf.string), ...
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。
我们也可以使用生成器generator来初始化Dataset,在处理长度不同的元素(如序列)时,这种方法很有用: sequence = np.array([[1],[2,3],[3,4]]) def generator(): for el in sequence: yield el dataset = tf.data.Dataset().from_generator(generator, output_types=tf.float32, output_shapes=[tf.float...
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...