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

创建一个从 datasets 中确定性地选择元素的数据集。 (已弃用)

用法

tf.compat.v1.data.experimental.choose_from_datasets(
    datasets, choice_dataset, stop_on_empty_dataset=False
)

参数

datasets 具有兼容结构的tf.data.Dataset 对象的非空列表。
choice_dataset tf.data.Dataset 的标量 tf.int64 张量在 0 和 len(datasets) - 1 之间。
stop_on_empty_dataset 如果 True ，如果遇到空数据集，选择将停止。如果 False ，它会跳过空数据集。建议将其设置为 True 。否则，选定的元素会按照用户的意图开始，但可能会随着输入数据集变空而改变。这可能很难检测到，因为数据集开始看起来是正确的。默认为 False 以实现向后兼容性。

根据 choice_dataset 的值交织来自 datasets 的元素的数据集。

抛出

TypeError 如果datasets 或choice_dataset 的类型错误。
ValueError 如果datasets 为空。

警告：此函数已弃用。它将在未来的版本中删除。更新说明：改用tf.data.Dataset.choose_from_datasets(...)。请注意，与实验端点不同，非实验端点默认设置为stop_on_empty_dataset=True。如果您想匹配实验端点的行为，您应该明确设置此参数。

例如，给定以下数据集：

datasets = [tf.data.Dataset.from_tensors("foo").repeat(),
            tf.data.Dataset.from_tensors("bar").repeat(),
            tf.data.Dataset.from_tensors("baz").repeat()]

# Define a dataset containing `[0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]`.
choice_dataset = tf.data.Dataset.range(3).repeat(3)

result = tf.data.experimental.choose_from_datasets(datasets, choice_dataset)

result 的元素将是：

"foo", "bar", "baz", "foo", "bar", "baz", "foo", "bar", "baz"

相关用法

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.choose_from_datasets。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。

用法

参数

返回

抛出