39、高效数据处理与神经网络输入准备全解析

高效数据处理与神经网络输入准备全解析

在数据处理和神经网络训练的过程中，高效地加载、存储、解析和预处理数据是至关重要的。本文将详细介绍如何使用 TensorFlow 的相关工具和技术来完成这些任务。

构建高效输入管道

我们已经掌握了如何构建高效的输入管道来从多个文本文件中加载和预处理数据。除了常见的数据集方法外，还有一些其他方法值得关注：
- concatenate() ：用于连接多个数据集。
- zip() ：将多个数据集按元素进行配对。
- window() ：创建滑动窗口。
- reduce() ：对数据集进行归约操作。
- shard() ：将数据集分割成多个子集。
- flat_map() ：对数据集的每个元素应用映射函数并扁平化结果。
- padded_batch() ：将数据集分批并进行填充。

此外，还有两个类方法：
- from_generator() ：从 Python 生成器创建新的数据集。
- from_tensors() ：从张量列表创建新的数据集。

使用数据集与 tf.keras

我们可以使用 csv_reader_dataset() 函数为训练集、验证集和测试集创建数据集：