Dataset object 如何消耗数据三种方式：for/next/reduce

本文介绍了如何使用for循环、next函数和reduce函数遍历和消耗Dataset对象的数据。通过示例展示了for循环逐个元素输出，利用next创建Python迭代器以及reduce一次性使用所有元素的方法。同时，文章提到了next函数在不同情况下的使用注意事项，包括数据是否完全消耗及后续代码的读取可能性。

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Dataset object 消耗数据的三种方式

for 逐个元素输出
创造一个Python iterator,用next 逐个消耗 **特别需要注意其用法
使用reduce 一次性使用全部的元素
==注意==

tensorflow ==2.2.0

for 逐个元素输出

因为Dataset object is a Python iterable.

import tensorflow as tf

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([8,3,0,8,2,1])
print(dataset)
for element in dataset:
    print(element)
    print(element.numpy())

shuchu

<TensorSliceDataset shapes: (), types: tf.int32>
tf.Tensor(8, shape=(), dtype=int32)
8
tf.Tensor(3, shape=(), dtype=int32)
3
tf.Tensor(0, shape=(), dtype=int32)
0
tf.Tensor(8, shape=(), dtype=int32)
8
tf.Tensor(2, shape=(), dtype=int32)
2
tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int32)
1

从这里可以看出，element .numpy()就只是输出其相应的数字

创造一个Python iterator,用next 逐个消耗 **特别需要注意其用法

import tensorflow as tf

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([8,3,0,8,2,1])
it  = iter(dataset)
print(next(it))
print(next(it).numpy())

输出

tf.Tensor(8, shape=(), dtype=int32) 从这里可以卡看出是一个一个地控制输出
3

使用reduce 一次性使用全部的元素

import tensorflow as tf
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([8,3,0,8,2,1])
print(dataset.reduce(0,lambda state, value: state+value).numpy())

注意

即使这次消耗完了，在后面的代码中也可以重新再读取 for reduce
但是对于next来说，分情况
情况一：next 没有消耗完所有的数据，可以再次另外接着在后文使用 for,reduce

情况二：

import tensorflow as tf
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([8,3,0,8,2,1])
it  = iter(dataset)
print(next(it).numpy()) #8
print(next(it).numpy()) #3
print(next(it).numpy()) #0
print(next(it).numpy()) #8
print(next(it).numpy()) #2
print(next(it).numpy()) #1
# print(next(it).numpy()) 如果next 的个数比element的个数还要多的话，就会程序报错