用法
unbatch(
name=None
)
参数
-
name
(可选。) tf.data 操作的名称。
返回
-
一个
Dataset
。
将数据集的元素拆分为多个元素。
例如,如果数据集的元素形状为 [B, a0, a1, ...]
,其中每个输入元素的 B
可能会有所不同,那么对于数据集中的每个元素,未批处理的数据集将包含形状为 [a0, a1, ...]
的 B
连续元素。
elements = [ [1, 2, 3], [1, 2], [1, 2, 3, 4] ]
dataset = tf.data.Dataset.from_generator(lambda:elements, tf.int64)
dataset = dataset.unbatch()
list(dataset.as_numpy_iterator())
[1, 2, 3, 1, 2, 1, 2, 3, 4]
注意:unbatch
需要数据副本来将批处理张量分割成更小的、未批处理的张量。在优化性能时,尽量避免不必要地使用 unbatch
。
相关用法
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- Python tf.compat.v1.data.TFRecordDataset.filter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
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- Python tf.compat.v1.data.TFRecordDataset.map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.make_initializable_iterator用法及代码示例
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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.unbatch。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。