Python tf.data.experimental.CsvDataset.flat_map用法及代碼示例

用法

flat_map(
    map_func, name=None
)

在此數據集上映射 map_func 並將結果展平。

類型簽名是：

def flat_map(
  self:Dataset[T],
  map_func:Callable[[T], Dataset[S]]
) -> Dataset[S]

如果要確保數據集的順序保持不變，請使用 flat_map。例如，要將批次數據集展平為其元素的數據集：

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
    [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
dataset = dataset.flat_map(
    lambda x:tf.data.Dataset.from_tensor_slices(x))
list(dataset.as_numpy_iterator())
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

tf.data.Dataset.interleave() 是 flat_map 的泛化，因為 flat_map 產生與 tf.data.Dataset.interleave(cycle_length=1) 相同的輸出