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

为 dataset 的元素创建一个迭代器。

用法

tf.compat.v1.data.make_initializable_iterator(
    dataset, shared_name=None
)

迁移到 TF2

警告：这个 API 是为 TensorFlow v1 设计的。继续阅读有关如何从该 API 迁移到本机 TensorFlow v2 等效项的详细信息。见TensorFlow v1 到 TensorFlow v2 迁移指南有关如何迁移其余代码的说明。

这是用于使用数据集元素的旧 API，仅应在从 TF 1 过渡到 TF 2 期间使用。请注意，使用此 API 应该是代码库的临时状态，因为通常不能保证 TF 1 的互操作性和 TF 2 代码。

在 TF 2 中，数据集是 Python 可迭代对象，这意味着您可以使用 for elem in dataset:... 或通过显式创建迭代器 iterator = iter(dataset) 并通过 values = next(iterator) 获取其元素来使用它们的元素。

注意：返回的迭代器将处于未初始化状态，您必须在使用前运行iterator.initializer 操作：

dataset = ...
iterator = tf.compat.v1.data.make_initializable_iterator(dataset)
# ...
sess.run(iterator.initializer)