tensorflow eager 模式下打印dataset中的数据

tensorflow eager 模式下打印dataset中以及经过feature column后的数据

由于调试的需求，需要对比dataset中的原始数据和经过feature_column后的数据，那就需要把数据打出来，代码如下：

import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.eager as tfe
tfe.enable_eager_execution()def parse_line(line):# CSV_COLUMN_DEFAULTS等需要自己定义columns = tf.decode_csv(line, record_defaults=CSV_COLUMN_DEFAULTS, field_delim='\t') features = dict(zip(CSV_COLUMNS, columns))labels = features.pop(LABEL_COLUMN)features = process(features) # 对features中各个特征的额外处理，需要自己定义return features, labelif __name__ == "__main__":dataset = tf.data.TextLineDataset("data_name")#print(dataset.output_shapes)for line in tfe.Iterator(dataset):features, label = eleprint("before feature column: {}".format.(features['feature_A_name']))feature_A = categorical_column_with_vocabulary_list('feature_A_name', [自定义的列表], dtype=tf.string, default_value=-1)feature_A_weight = weighted_categorical_column(feature_A, weight_feature_key='feature_A_weight_name')feature_A_column = tf.feature_column.indicator_column(feature_A_weight)columns = [feature_A_column]inputs = tf.feature_column.input_layer(features, columns)print("after feature column: {}".format(inputs))###或者：dataset = dataset.map(parse_line)dataset = dataset.batch(16)  #按需设置batch的大小for ele in tfe.Iterator(dataset):features, label = ele#后续和上面的一样

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