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Python tf.compat.v1.data.experimental.CsvDataset.flat_map用法及代码示例


用法

flat_map(
    map_func, name=None
)

参数

  • map_func 将数据集元素映射到数据集的函数。
  • name (可选。) tf.data 操作的名称。

返回

  • Dataset 一个Dataset

在此数据集上映射 map_func 并将结果展平。

类型签名是:

def flat_map(
  self:Dataset[T],
  map_func:Callable[[T], Dataset[S]]
) -> Dataset[S]

如果要确保数据集的顺序保持不变,请使用 flat_map。例如,要将批次数据集展平为其元素的数据集:

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
    [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
dataset = dataset.flat_map(
    lambda x:tf.data.Dataset.from_tensor_slices(x))
list(dataset.as_numpy_iterator())
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

tf.data.Dataset.interleave()flat_map 的泛化,因为 flat_map 产生与 tf.data.Dataset.interleave(cycle_length=1) 相同的输出

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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.experimental.CsvDataset.flat_map。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。