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...
args其中这个参数就可向生成器传递参数,具体用法如下: def gen(p, size): for i in range(p): yield (i, [1]*size) tf.enable_eager_execution() gen_data = tf.data.Dataset.from_generator(gen, output_types=(tf.float64, tf.float64), args=[100, 2]) for i in gen_data.take(10): prin...
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() one_element = iterator.get_next() with tf.Session() as sess: try...
tf.data.Dataset的transformation函数设计和pandas,numpy比较类似,基本无缝衔接上手: | >>> dataset = tf.data.Dataset.range(100) | >>> def dataset_fn(ds): | ... return ds.filter(lambda x: x < 5) | >>> dataset = dataset.apply(dataset_fn) | >>> list(dataset.as_numpy_iterator()) | ...
自动化的地图生成对于城市服务及基于位置服务非常重要，现有的工作研究主要利用遥感影像或可以充分反映地图路...
参数: filenames:包含一个或多个文件名的tfstring张量或tfdataDataset。 compression_type:(可选)。计算为“”(无压缩)、“ZLIB”或“GZIP”之一的tfstring标量。 buffer_size:(可选)。一个tf.int64标量,表示读取缓冲区中的字节数。如果您的输入管道遇到I/O瓶颈,请考虑将该参数设置为1-100 mb。如果没有,则...
LineDataset是从text文本中读取数据,比如tf.data.Dataset.from_tensor_slices是从np array中读取数据的,tf.data.TFRecordDataset是从TF records中读取数据的,但是作为一个NLP的研究人员,除非要使用上面三个读取方式中的一个特定函数来获得模型性能上的提升,否在为了灵活性起见还是使用tf.data.Dataset.from_generator最...
tf.Tensor,tf.data.Dataset,tf.SparseTensor,tf.RaggedTensor, 和tf.TensorArray. 从上面可以看到,Dataset有一个参数:variant_tensor, 具有一个表示元素类型的属性:element_spec 下面详细介绍Dataset类方法 二、Dataset类的方法(共26个) 1. __iter__
TensorFlow 1.4 版本中还允许用户通过Python的生成器构造dataset,如: def generator(): while True: yield ... dataset = tf.data.Dataset.from_generator(generator, tf.int32) 将以上代码组合起来,我们可以得到一个常用的代码片段: # 从一个文件名列表读取 TFRecord 构成 dataset ...
2 tf.data.Dataset的函数 2.1 from_generator() 通过生成器去创建dataset,该函数的参数用于传生成器 # 定义生成器defgen(): ragged_tensor = tf.ragged.constant([[1,2], [3]])yield42, ragged_tensor# 创建数据集dataset = tf.data.Dataset.from_generator( ...