tensorflow.data.Dataset.from_tensor_slices()

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博客围绕tensorflow的Dataset.from_tensor_slices()展开，虽未给出具体内容，但推测与tensorflow数据处理相关，该方法在tensorflow数据处理中或有重要作用，可用于数据切片等操作。
tf.data.Dataset.from_tensor_slices()
qq_40107571的博客
12-12 2391
tf.data.Dataset.from_tensor_slices()
tensorflow2.x学习笔记十四：tf.data.Dataset.from_tensor_slices以及Dataset部分属性的使用方法
耐心的小黑的博客
03-29 3686
一、tf.data.Dataset.from_tensor_slices，它有三种用法，可以传入tensor、元组以及字典。下面就举几个例子： 直接传入tensor，有一点需要注意的是，它是按照传入的tensor的第0维进行划分以产生数据集 传入元组 传入字典 二、使用from_tensor_slices生成的dataset的一些属性方法，apply、as_numpy_iterator、...
tensorflow 数据读取 tf.data.Dataset.from_tensor_slices
weixin_41149572的博客
03-25 1669
文章目录前言一个例子至于transformation学完啦！！ 前言 我真是高产，菜鸡的快乐就是又学到一个“姿势”，如下： db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((images,labels)) db = db.shuffle(1000).map(preprocess).batch(32) 看到这，我发出了‘不太行’的声音，一顿学习，成果如下： tf.data.Dataset.from_tensor_slices创建了一个Dataset map,shuffl
tensorflow dataset 用法 from_tensor_slices dataset.repeat dataset.batch dataset.shuffle
weixin_44493841的博客
11-04 1246
列表和numpy数组是不可以训练的，要转换成dataset才能用model.fit函数来训练 import numpy as np import tensorflow as tf input_data = np.arange(16) input_data array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]) dataset就是tensor组成的数组 dataset = tf.data.Dataset.from_
tensorflow tf.data.Dataset.from_tensor_slices() （创建一个“数据集”，其元素是给定张量的切片）
Dontla的博客
12-10 1112
@staticmethod def from_tensor_slices(tensors): """Creates a `Dataset` whose elements are slices of the given tensors. 创建一个“数据集”，其元素是给定张量的切片。 Note that if `tensors` contains a NumPy ar...
tensorflow基础：tf.data.Dataset.from_tensor_slices()
wzg2016的博客
06-17 9961
tf.data.Dataset.from_tensor_slices() 语义解释：from_tensor_slices，从张量的切片读取数据。 工作原理：将输入的张量的第一个维度看做样本的个数，沿其第一个维度将tensor切片，得到的每个切片是一个样本数据。实现了输入张量的自动切片。 输入数据格式/要求： 1）可以是numpy格式，也可以是tensorflow的tenso...
tensorflow基础：tf.data.Dataset.from_tensor_slices() 与 tf.data.Dataset.from_generator()的异同
wzg2016的博客
06-17 8522
tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tensor): -->将tensor沿其第一个维度切片，返回一个含有N个样本的数据集（假设tensor的第一个维度为N）. -->得到的数据集是一个类对象，具有“迭代器”等函数，方便遍历数据集中的样本。 -->缺点：需要将整个数据集整体传入，然后切片建立数...
tf.data.Dataset.from_tensor_slices(）的用法
最新发布
GHL_17768588743的博客
04-15 502
将输入数据（张量、数组、元组、字典等）按第一个维度切片，生成数据集元素‌。‌：输入为元组或字典时，所有元素的第一个维度必须相同，切片后每个样本的。特征和标签一一对应‌。
Tensorflow2.0 tf.data.Dataset.from_tensor_slices 自定义图像数据集 (一)
Forrest97的博客
05-01 3134
Pytorch 标准二级目录名为类别的图像存储格式数据，采用Pytorch自带API db = torchvision.datasets.ImageFolder(root='dir', transform=preprocess) Tensorflow 标准二级目录名为类别的图像存储格式数据，采用Pytorch自带API db = torchvision.datasets.ImageFolder(...
tf.data.Dataset.from_tensor_slices
qq_38477444的博客
08-15 1190
它的作用是切分传入Tensor的第一个维度，生成相应的dataset。
from_tensor_slices()
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lizz2276的博客
07-16 1万+
tf.data.Dataset.from_tensor_slices 该函数是dataset核心函数之一，它的作用是把给定的元组、列表和张量等数据进行特征切片。切片的范围是从最外层维度开始的。如果有多个特征进行组合，那么一次切片是把每个组合的最外维度的数据切开，分成一组一组的。 假设我们现在有两组数据，分别是特征和标签，为了简化说明问题，我们假设每两个特征对应一个标签。之后把特征和标签组合成一个tuple，那么我们的想法是让每个标签都恰好对应2个特征，而且像直接切片，比如：[f11, f12] [t1]。
【Tensorflow API】tf.data.Dataset.from_tensor_slices
LoveWeeknd
11-23 2989
1、Session模式 import numpy as np import tensorflow as tf x = np.random.uniform(size=(5, 5)) print(x) dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(x) iterator = dataset.make_one_shot_iterator() one_ele...
Python TensorFlow Dataset.from_tensors与Dataset.from_tensor_slices 区别
weixin_52026996的博客
11-14 348
本文主要介绍Python TensorFlow Dataset.from_tensors与Dataset.from_tensor_slices使用用法上的区别。
tensorFlow2.1下的tf.data.Dataset.from_tensor_slices()和batch()的用法
进击的Explorer
03-25 5072
1、tf.data.Dataset.from_tensor_slices 它的作用是切分传入Tensor的第一个维度，生成相应的dataset。 将输入的张量的第一个维度看做样本的个数，沿其第一个维度将tensor切片，得到的每个切片是一个样本数据。实现了输入张量的自动切片。 可以是numpy格式，也可以是tensorflow的tensor的格式，函数会自动将numpy格式转为tensorflo...
简单说from_tensor_slices()函数
m0_45096530的博客
11-20 2211
from_tensor_slices()函数常用数据处理中，将多个数据特征进行分割并一一对应组合产生新的配对好的数据，一般可用于元组、列表等，见下面代码： import tensorflow as tf features = tf.constant([0.11, 0.22, 0.10, 0.97]) labels = tf.constant([0, 1, 1, 0]) dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((features, labels)) for
tf.data.Dataset.from_tensor_slices的用法
weixin_43501807的博客
05-17 1217
看到一篇通俗易懂的说明tf.data.Dataset.from_tensor_slices用法的博客，转载一下
TensorFlow2.X——from_tensor_slices()、repeat()、batch()、interleave()使用
一只攻城狮的博客
03-07 1726
from_tensor_slices()、repeat()、batch()、interleave()使用 一、from_tensor_slices()使用 from_tensor_slices(   tensors ) 在最简单的情况下，tf.data.Dataset.from_tensor_slices函数接收一个array并返回一个表示array切片的tf.data.Dataset。例如，...
tensorflow学习笔记——使用Dataset处理数据
Greeksilverfir的博客
12-04 2835
以往我们在构建模型并进行训练时，一般都是先建立placeholder，然后使用Seeion中的feed_dict机制将数据feed给模型进行训练或者预测。使用这种方式十分灵活，可以将所有数据读入内存中，然后按照batch进行feed；也可以建立一个generator，然后按照一个batch大小将数据读入。但是这种方式效率较低，难以满足高速计算的需求。Tensorflow开发者也建议停止使用这种方式...
tf.data.Dataset.from_tensor_flices()用法总结
silent1cat的博客
08-17 318
概述 tf.data.Dataset.from_tensor_slices作用于切分传入Tensor的第一个维度。生成相应的dataset。 用法 1.传入的数据为矩阵，假如它的形状为(6,3) ，tf.data.Dataset.from_tensor_slices会将其切分矩阵的第一维度，最后生成的dataset含有6个元素，每个元素的形状为(3， )，即每个元素是矩阵的一行。 import tensorflow as tf import numpy as np dataset = tf.data.Da
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