Python tf.compat.v1.data.TFRecordDataset.make_initializable_iterator用法及代碼示例

用法

make_initializable_iterator(
    shared_name=None
)

為此數據集的元素創建迭代器。 (已棄用)

警告：此函數已棄用。它將在未來的版本中刪除。更新說明：這是一個已棄用的 API，僅應在 TF 1 圖形模式和通過 tf.compat.v1 可用的舊版 TF 2 圖形模式中使用。在所有其他情況下 - 即渴望模式和內部 tf.function - 您可以使用 for elem in dataset:... 或通過顯式創建迭代器 iterator = iter(dataset) 並通過 values = next(iterator) 獲取其元素來使用數據集元素。此外，此 API 在 TF 2 中不可用。在從 TF 1 過渡到 TF 2 期間，您可以使用 tf.compat.v1.data.make_initializable_iterator(dataset) 為通過 TF 2 API 創建的數據集創建 TF 1 圖形模式樣式迭代器。請注意，這應該是您的代碼庫的暫時狀態，因為通常不能保證 TF 1 和 TF 2 代碼的互操作性。

注意：返回的迭代器將處於未初始化狀態，您必須在使用前運行iterator.initializer 操作：

# Building graph ...
dataset = ...
iterator = dataset.make_initializable_iterator()
next_value = iterator.get_next()  # This is a Tensor.

# ... from within a session ...
sess.run(iterator.initializer)
try:
  while True:
    value = sess.run(next_value)
    ...
except tf.errors.OutOfRangeError:
    pass