tf.data.generator(generator) 参数: generator:它是一个 JavaScript 生成器函数,它返回一个 JavaScript 迭代器。 返回值:它返回 tf.data.Dataset。 范例1:此示例说明如何从迭代器工厂创建数据集。 Javascript // Importing the tensorflow libraryimport*astffrom"@tensorflow/tfjs"// Invoking .generator() function...
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...
args(可选。)tf.Tensor对象的元组将被评估并作为NumPy-array 参数传递给generator。 output_signature(可选。)tf.TypeSpec对象的(嵌套)结构对应于generator产生的元素的每个组件。 name(可选。)from_generator使用的 tf.data 操作的名称。 返回 Dataset一个Dataset。 创建一个Dataset,其元素由generator生成。 (不推荐...
def from_generator(generator, output_types, output_shapes=None, args=None): 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.flo...
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_shapes = (),)for data in ds_counter: print (data)示例代...
使用tf.data.Dataset.from_generator() tfrecords的并行化使用前文已经有过介绍,这里不再赘述。如果我们不想生成tfrecord中间文件,那么生成器就是你所需要的。 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...
data.Dataset.from_generator(parser, (tf.float32, tf.int32), args=(file_path, label)) dataset = dataset.interleave(wrapper, cycle_length=tf.data.experimental.AUTOTUNE) # The labels are converted to 1-hot vectors, could be integrated in tif_parser dataset = dataset.map(lambda i, l: (i,...
问tf.data.Dataset:完成Python迭代器时出错:失败的前提条件: GeneratorDataset解释器状态未初始化EN迭代器和生成器可能对于一些人来说知道是什么东东，但是并没有比较深入的了解，那么今天，就跟随我来了解一下这两者的概念，关系及优点，我将使用python中的迭代器和生成器作为演示，如果你不懂python没关系，明白了概念，...
tf.data.Dataset API非常丰富,主要包括创建数据集、应用transform、数据迭代等。 一、Dataset类初览 最简单的方法是根据python列表来创建: 处理文件数据,利用tf.data.TextLineDataset: 对于TFRecord格式可以利用TFRecordDataset: 对于匹配所有文件格式的数据,可以利用tf.data.Dataset.list_files: ...
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_...