tf.data.Dataset.from_tensor_slices
2018-03-06 17:05
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它的作用是切分传入Tensor的第一个维度,生成相应的dataset。
传入的数值是一个矩阵,它的形状为(5, 2),tf.data.Dataset.from_tensor_slices就会切分它形状上的第一个维度,最后生成的dataset中一个含有5个元素,每个元素的形状是(2, ),即每个元素是矩阵的一行。
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices ( { “a”:np.array([1.0,2.0,3.0,4.0,5.0]), “b”:np.random.uniform(size=(5,2) ) } )
这时,函数会分别切分”a”中的数值以及”b”中的数值,最后总dataset中的一个元素就是类似于{ “a”:1.0, “b”:[0.9,0.1] }的形式。
例1:
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(np.random.uniform(size=(5, 2)))传入的数值是一个矩阵,它的形状为(5, 2),tf.data.Dataset.from_tensor_slices就会切分它形状上的第一个维度,最后生成的dataset中一个含有5个元素,每个元素的形状是(2, ),即每个元素是矩阵的一行。
例2:
对于更复杂的情形,比如元素是一个python中的元组或者字典:在图像识别中一个元素可以是{”image”:image_tensor,”label”:label_tensor}的形式。dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices ( { “a”:np.array([1.0,2.0,3.0,4.0,5.0]), “b”:np.random.uniform(size=(5,2) ) } )
这时,函数会分别切分”a”中的数值以及”b”中的数值,最后总dataset中的一个元素就是类似于{ “a”:1.0, “b”:[0.9,0.1] }的形式。
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