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0. 前言

本节实战tf.data_basic_api

1. 代码部分

1. 导入模块

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import numpy as np
import sklearn
import pandas as pd
import os
import sys
import time
import tensorflow as tf
from tensorflow import kerasprint(tf.__version__)
print(sys.version_info)
for module in mpl,np,pd,sklearn,tf,keras:print(module.__name__,module.__version__)

内存中

2. 初始化

# 初始化 dataset
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(np.arange(10))
print(dataset)

3. 操作dataset

# 操作dataset
for item in dataset:print(item)

# 1. repeat opoch
# 2. get batch
dataset = dataset.repeat(3).batch(7)
for item in dataset:print(item)

# iterleave:
# case: 文件 datset -> 具体数据集
dataset2 = dataset.interleave(lambda v : tf.data.Dataset.from_tensor_slices(v), # map_fn 进行何种操作cycle_length = 5, # cycle_length 并行程度block_length = 5, # block_length 均匀混合
)for item in dataset2:print(item)

x = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
y = np.array(['cat','dog','fox'])dataset3 = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x,y))
print(dataset3)for item_x ,item_y in dataset3:print(item_x.numpy(),item_y.numpy())

dataset4 = tf.data.Dataset.from_tensor_slices({'feature':x,'label':y})for item in dataset4:print(item['feature'].numpy(),item['label'].numpy())

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从零基础入门Tensorflow2.0 ----四、12. tf_data基础api使用

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1. 导入模块

内存中

2. 初始化

3. 操作dataset

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