Python tf.data.experimental.ignore_errors用法及代碼示例

從另一個 Dataset 創建一個 Dataset 並默默地忽略任何錯誤。

用法

tf.data.experimental.ignore_errors(
    log_warning=False
)

使用此轉換生成一個數據集，其中包含與輸入相同的元素，但會靜默刪除任何導致錯誤的元素。例如：

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1., 2., 0., 4.])

# Computing `tf.debugging.check_numerics(1. / 0.)` will raise an
InvalidArgumentError.
dataset = dataset.map(lambda x:tf.debugging.check_numerics(1. / x, "error"))

# Using `ignore_errors()` will drop the element that causes an error.
dataset =
    dataset.apply(tf.data.experimental.ignore_errors())  # ==> {1., 0.5, 0.2}

Args：log_warning：(可選。)'tf.bool' 標量指示是否應將忽略的錯誤記錄到 stderr。默認為'False'。