本文主要记录针对from_generator()的并行化方法,在tf.data中,并行化主要通过map和num_parallel_calls实现,但是对一些场景,我们的generator()中有一些处理逻辑,是无法直接并行化的,最简单的方法就是将generator()中的逻辑抽出来,使用map实现。 tf.data.Dataset generator 并行 对generator()中的复杂逻辑,我们对其进行简...
tf.data.Dataset generator 并行 对generator()中的复杂逻辑,我们对其进行简化,即仅在生成器中做一些下标取值的类型操作,将generator()中处理部分使用py_function包裹(wrapped) ,然后调用map处理。 deffunc(i):i=i.numpy()# Decoding from the EagerTensor objectx,y=your_processing_function(training_set[i])ret...
使用tf,data是一种管道pipeline机制,他有很多的特色,比如prefetch和map,能够充分利用cpu的时间,这篇博客介绍的很好。 tf.data.Dataset.from_generator
官网给出的例子用法: def gen(): for i in itertools.count(1): yield (i, [1] * i) ds = tf.data.Dataset.from_generator( gen, (tf.int64, tf.int64), (tf.TensorShape([]), tf.TensorShape([None]))) for valu…
https://tensorflow.google.cn/versions/master/api_docs/python/tf/data/Dataset#repeat javascript:void(0) 注意,Dataset.from_generator在旧版Tensorflow中没有,起码在1.3版本tf.contrib.data.Dataset中还没有,后来用的1.7版本就有了。
As best as I can tell, it is the internals of thetf.data.Dataset.from_generator()call that is trying to directly usetf.dtypes.as_dtype()in parsing itsoutput_signatureargument, when that argument is a dictionary that contains a(key, value)pair with a value that istf.RaggedTensorSpec(tf...
实例代码5: tf.data.Dataset.from_generator 3. 用Python循环产生批量数据batch 4.参考资料: 1. 文件队列读取方式:slice_input_producer和string_input_producer TensorFlow可以采用tf.train.slice_input_producer或者tf.train.string_input_producer两种方法产生文件队列,其...
通过python构建迭代器方式,将数据传递到tf.data, 示例代码如下: # 迭代函数,通过传递的stop数据进行迭代def build_data(stop): i = 0 while i<stop: yield i i += 1# 调用迭代函数,并传入迭代次数ds_counter = tf.data.Dataset.from_generator(build_data, args=[5], output_types=tf.int32, output_...
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 ...
通过python构建迭代器方式,将数据传递到tf.data, 示例代码如下: # 迭代函数,通过传递的stop数据进行迭代def build_data(stop):i = 0while i<stop:yield ii += 1# 调用迭代函数,并传入迭代次数ds_counter = tf.data.Dataset.from_generator(build_data, args=[5], output_types=tf.int32, output_shapes ...