用法
make_one_shot_iterator()
为此数据集的元素创建迭代器。 (已弃用)
警告:此函数已弃用。它将在未来的版本中删除。更新说明:这是一个已弃用的 API,仅应在 TF 1 图形模式和通过 tf.compat.v1
可用的旧版 TF 2 图形模式中使用。在所有其他情况下 - 即渴望模式和内部 tf.function
- 您可以使用 for elem in dataset:...
或通过显式创建迭代器 iterator = iter(dataset)
并通过 values = next(iterator)
获取其元素来使用数据集元素。此外,此 API 在 TF 2 中不可用。在从 TF 1 过渡到 TF 2 期间,您可以使用 tf.compat.v1.data.make_one_shot_iterator(dataset)
为通过 TF 2 API 创建的数据集创建 TF 1 图形模式样式迭代器。请注意,这应该是您的代码库的暂时状态,因为通常不能保证 TF 1 和 TF 2 代码的互操作性。
注意:返回的迭代器将自动初始化。 "one-shot" 迭代器当前不支持重新初始化。为此,请参阅 make_initializable_iterator
。
例子:
# Building graph ...
dataset = ...
next_value = dataset.make_one_shot_iterator().get_next()
# ... from within a session ...
try:
while True:
value = sess.run(next_value)
...
except tf.errors.OutOfRangeError:
pass
相关用法
- Python tf.compat.v1.data.TFRecordDataset.make_initializable_iterator用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.data.TFRecordDataset.map用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.data.TFRecordDataset.interleave用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.data.TFRecordDataset.concatenate用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.data.TFRecordDataset.cardinality用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.data.TFRecordDataset.batch用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.data.TFRecordDataset.prefetch用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.data.TFRecordDataset.enumerate用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.data.TFRecordDataset.filter用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.data.TFRecordDataset.unbatch用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.data.TFRecordDataset.window用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.data.TFRecordDataset.repeat用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.data.TFRecordDataset.group_by_window用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.data.TFRecordDataset.with_options用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.data.TFRecordDataset.reduce用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.data.TFRecordDataset.skip用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.data.TFRecordDataset.snapshot用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.data.TFRecordDataset.random用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.data.TFRecordDataset.take用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.data.TFRecordDataset.scan用法及代码示例
注:本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.compat.v1.data.TFRecordDataset.make_one_shot_iterator。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。