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Python tf.data.Dataset.from_tensors用法及代码示例


用法

@staticmethod
from_tensors(
    tensors, name=None
)

参数

  • tensors 数据集"element"。记录了支持的值这里.
  • name (可选。) tf.data 操作的名称。

返回

  • Dataset 一个Dataset

创建具有单个元素的 Dataset,包括给定的张量。

from_tensors 生成仅包含单个元素的数据集。要将输入张量切成多个元素,请改用from_tensor_slices

dataset = tf.data.Dataset.from_tensors([1, 2, 3])
list(dataset.as_numpy_iterator())
[array([1, 2, 3], dtype=int32)]
dataset = tf.data.Dataset.from_tensors(([1, 2, 3], 'A'))
list(dataset.as_numpy_iterator())
[(array([1, 2, 3], dtype=int32), b'A')]
# You can use `from_tensors` to produce a dataset which repeats
# the same example many times.
example = tf.constant([1,2,3])
dataset = tf.data.Dataset.from_tensors(example).repeat(2)
list(dataset.as_numpy_iterator())
[array([1, 2, 3], dtype=int32), array([1, 2, 3], dtype=int32)]

请注意,如果 tensors 包含 NumPy 数组,并且未启用即刻执行,则这些值将作为一个或多个 tf.constant 操作嵌入到图中。对于大型数据集(> 1 GB),这可能会浪费内存并遇到图形序列化的字节限制。如果 tensors 包含一个或多个大型 NumPy 数组,请考虑本指南中说明的替代方法。

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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.data.Dataset.from_tensors。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。