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...
generator的主体不会在GraphDef中序列化,如果您需要序列化模型并在不同的环境中恢复它,则不应使用此方法。 注意:如果generator依赖于可变全局变量或其他外部状态,请注意运行时可能会调用generator多次(以支持重复Dataset)以及在调用Dataset.from_generator()和从生成器生产第一个元素。改变全局变量或外部状态可能会导致未...
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([1, 1])) 生产函数ge...
dataset = np.array(range(5)) for d in dataset: #print(d) yield d 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...
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...
batch_size= 2data=tf.data.Dataset.from_generator( gen, #指定通过gen构建Dataset (tf.float32, tf.int32), #指定数据类型 (tf.TensorShape([224, 224, 3]),tf.TensorShape([]))) #指定shape data=data.batch(batch_size) #设置batchsize
# 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_shapes = (),)for data in ds_counter: print (data) ...
Dataset.from_generator 构造函数会将 Python 生成器转换为具有完整功能的 tf.data.Dataset。 构造函数会获取可调用对象作为输入,而非迭代器。这样,构造函数结束后便可重启生成器。构造函数会获取一个可选的 args 参数,作为可调用对象的参数。
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...
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 ...