记录之 tensorflow函数：tf.data.Dataset.from_tensor

tf.data.Dataset.from_tensor_slices()，是常见的数据处理函数，它的作用是将给定的元组（turple）、列表（list）、张量（tensor）等特征进行特征切片。切片的范围是从最外层维度开始的。
更具体的，假设我们有一组特征集合（features），以及这组数据集合所对应的标签集合（labels），那么我们如何将每个数据与其对应的标签进行组合，构成一个个完整训练数据集合（[feature_1, label_1]，[feature_2, label_2],........）.讲道理，tf.data.Dataset.from_tensor_slices函数就是完成这个需求。

例：

import tensorflow as tfa = tf.random_uniform((4,3))
b = tf.random_uniform((4,1))
data1 = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((a,b))
data2 = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(a)
print(data1)
print(data2)>>> <DatasetV1Adapter shapes: ((3,), (1,)), types: (tf.float32, tf.float32)>>>> <DatasetV1Adapter shapes: (3,), types: tf.float32>

我们可以看到返回值是一个DatasetV1Adapter，这是一个数据迭代器。

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