TensorFlow2.0入门到进阶系列——4_Tf.data_API使用

Dataset表示一系列元素的集合。其中的每个元素可以是单个或者多个Tensor对象。此外，Dataset包含了一系列作用于这些元素上的操作，包含map、flat_map、filter、repeat、shuffle、skip、take等，这类似于Spark中的RDD。

1、文章内容

• Dataset基础API使用
• Dataset读取csv文件
• Dataset读取tfrecord文件

2、API列表

• Dataset基础使用
  • tf.dataDataset.from_tensor_slices
  • repeat,batch,interleave,map,shuffle,list_files
• csv
  • tf.data.TextLineDataset,tf.io.decode_csv
• Tfrecord
  • tf.train.FloatList,tf.train.Int64List,tf.train.BytesList
  • tf.train.Feature,tf.train.Features,tf.train.Example
  • example.SerializeToString
  • tf.io.ParseSingleExample
  • tf.io.VarLenFeature,tf.io.FixedLenFeature
  • tf.data.TFRecordDataset,tf.io.TFRecordOptions

2.1、dataset基本使用方法

• dataset基本使用方法：利用内存中的数据构造dataset，进行变化

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import numpy as np
import sklearn
import pandas as pd
import os
import sys
import time
import tensorflow as tf

from tensorflow import keras
#import keras

print(tf.__version__)
print(sys.version_info)
for module in mpl,np,pd,sklearn,tf,keras:
    print(module.__name__,module.__version__)

#从内存中构建数据集
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(np.arange(10))
print(dataset)

#遍历dataset
for item in dataset: