用法
as_numpy_iterator()
返回
- 對數據集元素的迭代,其張量轉換為 numpy 數組。
拋出
-
TypeError
如果元素包含非Tensor
值。 -
RuntimeError
如果未啟用即刻執行。
返回將數據集的所有元素轉換為 numpy 的迭代器。
使用 as_numpy_iterator
檢查數據集的內容。要查看元素形狀和類型,請直接打印數據集元素,而不是使用 as_numpy_iterator
。
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 2, 3])
for element in dataset:
print(element)
tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(2, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(3, shape=(), dtype=int32)
此方法要求您以 Eager 模式運行,並且數據集的 element_spec 僅包含 TensorSpec
組件。
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 2, 3])
for element in dataset.as_numpy_iterator():
print(element)
1
2
3
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 2, 3])
print(list(dataset.as_numpy_iterator()))
[1, 2, 3]
as_numpy_iterator()
將保留數據集元素的嵌套結構。
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices({'a':([1, 2], [3, 4]),
'b':[5, 6]})
list(dataset.as_numpy_iterator()) == [{'a':(1, 3), 'b':5},
{'a':(2, 4), 'b':6}]
True
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注:本文由純淨天空篩選整理自tensorflow.org大神的英文原創作品 tf.data.TextLineDataset.as_numpy_iterator。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。