用法
@staticmethod
zip(
datasets, name=None
)
参数
-
datasets
数据集的(嵌套)结构。 -
name
(可选。) tf.data 操作的名称。
返回
-
Dataset
一个Dataset
。
通过将给定的数据集压缩在一起来创建 Dataset
。
此方法与 Python 中的内置 zip()
函数具有相似的语义,主要区别在于 datasets
参数可以是 Dataset
对象的(嵌套)结构。此处记录了支持的嵌套机制。
# The nested structure of the `datasets` argument determines the
# structure of elements in the resulting dataset.
a = tf.data.Dataset.range(1, 4) # ==> [ 1, 2, 3 ]
b = tf.data.Dataset.range(4, 7) # ==> [ 4, 5, 6 ]
ds = tf.data.Dataset.zip((a, b))
list(ds.as_numpy_iterator())
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
ds = tf.data.Dataset.zip((b, a))
list(ds.as_numpy_iterator())
[(4, 1), (5, 2), (6, 3)]
# The `datasets` argument may contain an arbitrary number of datasets.
c = tf.data.Dataset.range(7, 13).batch(2) # ==> [ [7, 8],
# [9, 10],
# [11, 12] ]
ds = tf.data.Dataset.zip((a, b, c))
for element in ds.as_numpy_iterator():
print(element)
(1, 4, array([7, 8]))
(2, 5, array([ 9, 10]))
(3, 6, array([11, 12]))
# The number of elements in the resulting dataset is the same as
# the size of the smallest dataset in `datasets`.
d = tf.data.Dataset.range(13, 15) # ==> [ 13, 14 ]
ds = tf.data.Dataset.zip((a, d))
list(ds.as_numpy_iterator())
[(1, 13), (2, 14)]
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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.TextLineDataset.zip。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。