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Python tf.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.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 0len(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。

返回

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

抛出

  • TypeError 如果datasetschoice_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.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。