tf.data.Dataset.batch

最新推荐文章于 2025-04-15 15:08:22 发布

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本文详细介绍了TensorFlow中用于批量处理数据集的`tf.data.Dataset.batch`方法。通过使用该方法，可以将数据集连续的元素组合成批次，同时讨论了在处理最后可能不足批量大小的数据时的两种不同策略。

combines consecutive elements of this dataset into batches. 两种情况取决于是否要最后那个个数不足的batch

dataset = tf.data.Dataset.range(8)
dataset = dataset.batch(3)
print(list(dataset.as_numpy_iterator()))

输出

[array([0, 1, 2], dtype=int64), array([3, 4, 5], dtype=int64), array([6, 7], dtype=int64)]

dataset2 = tf.data.Dataset.range(8)
dataset2 = dataset2.batch(3,drop_remainder=True)
print(list(dataset2.as_numpy_iterator()))

输出

[array([0, 1, 2], dtype=int64), array([3, 4, 5], dtype=int64)]   这里6,7没有了

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tensorflow2读取数据P4: tf.data.TFRecordDataset创建Dataset

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11-02

402

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05-10

3200

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tf.data 读取batch的完整实例

china026的博客

03-08

2081

步骤： 1.读取原始数据集 2.在py_func中进行数据预处理，在map_batch中对数据打包，生成nextelement。 3.构造迭代器 4.获得迭代器的handle（初始地址） 5.每次run一下nextelement。在数据集遍历完一遍之后，要初始化一下迭代器。 #通过txt建立原始数据集 train_dataset = tf.data.TextLineDataset("./dat...

tensorflow入门:TFRecordDataset变长数据的batch读取详解

12-23

在上一篇文章tensorflow入门：tfrecord 和tf.data.TFRecordDataset的使用里，讲到了使用如何使用tf.data.TFRecordDatase来对tfrecord文件进行batch读取，即使用dataset的batch方法进行；但如果每条数据的长度不一样（常见于语音、视频、NLP等领域），则不能直接用batch方法获取数据，这时则有两个解决办法： 1.在把数据写入tfrecord时，先把数据pad到统一的长度再写入tfrecord；这个方法的问题在于：若是有大量数据的长度都远远小于最大长度，则会造成存储空间的大量浪费。 2.使用dataset中的padded_

深入浅出TensorFlow2函数——tf.data.Dataset.batch

最新发布

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04-15

502

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11-01

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浅谈tensorflow中dataset.shuffle和dataset.batch dataset.repeat注意点

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dataset生成batch的学习

weixin_36640822的博客

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2769

这里写自定义目录sd标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Markdown编辑器你好！这是你第一次使用 Markdown编辑器所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用M

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