深入浅出TensorFlow2函数——tf.data.Dataset.padded_batch,函数:padded_batch(batch_size,padded_shapes=None,padding_values=None,drop_remainder=False,name=None)该函数可以将数据集的连续元素合并到paddedbatch中。即将输入数据集的多个连续元素合并到单个元素中。tf
padded_batch:构建批次,类似batch,但可以填充到相同的形状。 #padded_batch:构建批次,类似batch, 但可以填充到相同的形状。 elements = [[1, 2], [3, 4, 5], [6, 7], [8]] ds = tf.data.Dataset.from_generator(lambda: iter(elements), tf.int32) ds_padded_batch = ds.padded_batch(2, padde...
THIS FUNCTION ISDEPRECATED. It will be removed in a future version. Instructions for updating: Queue-based input pipelines have been replaced by tf.data. Use tf.data.Dataset.batch(batch_size) (or padded_batch(...) if dynamic_pad=True). 在这里我也推荐大家用tf.data,因为他相比于原来的tf.t...
padded_batch: 构建批次,类似batch, 但可以填充到相同的形状。 Python 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 elements = [[1, 2],[3, 4, 5],[6, 7],[8]] ds = tf.data.Dataset.from_generator(lambda: iter(elements), tf.int32) ds_padded_batch = ds.padded_batch(2,...
功能: batch()的进阶版,可以对shape不一致的连续元素进行分批。 参数: batch_size:在单个批次中合并的此数据集的连续元素个数。 padded_shapes:tf.TensorShape或其他描述tf.int64矢量张量对象,表示在批处理之前每个输入元素的各个组件应填充到的形状。如果参数中有None,则表示将填充为每个批次中该尺寸的最大尺寸。
BATCH_SIZE=32train_ds=train_ds.padded_batch(BATCH_SIZE)val_ds=val_ds.padded_batch(BATCH_SIZE) 3.6 处理测试集 用于验证模型性能的测试集也可以使用同样的方式处理,确保模型可以正常预测: # Test set.test_ds=tfds.load('imdb_reviews',split='test',# batch_size=BATCH_SIZE,shuffle_files=True,as_su...
(filename,compression_type="GZIP",num_parallel_reads=2,buffer_size=40960),# 同时读取的文件数cycle_length=1,sloppy=True))# 定义各个字段padding shapecolumns_padded_shapes={'income':[],# 单值类型,不需要进行padding'sex':[],'tvAge':[None],# 序列类型,None表示padding到batch最大长度,如需...
padded_batch:对dataset中的数据进行padding到一定的长度。 dataset.padded_batch( batch_size, padded_shapes=( tf.TensorShape([None]), # src tf.TensorShape([]), # tgt_output tf.TensorShape([]), tf.TensorShape([src_max_len])), # src_len padding_values=( src_eos_id, # src 0, # tgt...
10, padded_shapes=((None,), ()) ) # Get the first batch train_batch, train_labels = next(iter(train_batches)) 在上面的代码中,加载并预处理数据,下面代码将创建一个简单的模型来为文本生成嵌入,训练模型 epoch=1 并可视化结果。 # Create an embedding layer ...
# 调用dataset的padded_batch方法,对齐的同时,也对数据集进行分批 returnx.padded_batch( batch_size, # 对齐数据的形状 padded_shapes=( # 因为数据长度不定,因此设置None tf.TensorShape([None]),# src # 因为数据长度不定,因此设置None tf.TensorShape([None]),# tgt_input ...