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Python tf.compat.v1.data.experimental.RandomDataset.unbatch用法及代码示例


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, ...]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

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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.RandomDataset.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。