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 value in ds.take(2): print value # (1, array([1])) # (2, array([...
而Dataset.from_generator可以在一定程度上解决这个问题。 简单的说,Dataset.from_generator可以使用普通编程语言编写的外部子函数生成Dataset,这样几乎不受tensorflow编程不便的影响。先举一个最简单的示例: ''' import pickle fr=open('/media/dell/D/qcc/RandLA-Net/data/semantic_kitti/dataset/sequences_0.06/00/...
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()) | ...
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 2, 3])forelementindataset.as_numpy_iterator():print(element) 建议如下用法 dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 2, 3])forelementindataset:print(element) 3.3 batch() 将此数据集的连续元素合并为批 dataset = tf.data.Dataset.rang...
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...
expected type”。个人建议，可以考虑检验下yield返回的类型跟接收端需要的类型之间是否有不匹配的地方。
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。
dataset =tf.data.TFRecordDataset(filenames)#这样的话就是读取两次数据,数据量就是两倍dataset = tf.data.TFRecordDataset(["test.tfrecord","test.tfrecord"]) (2)解析feature信息。 是写入的逆过程,所以会需要写入时的信息:使用库pandas。 isbyte是用于记录该feature是否字符化了。
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...
dataset = tf.data.Dataset.from_generator(lambda: iter(dataset), output_types=tf.int32) dataset =dataset.unbatch() dataset =dataset.apply(tf.data.experimental.ignore_errors()) iterator = iter(dataset) try:for_inrange(10): next_element = next(iterator) ...