Модуль: tf.data.experimental

Общедоступный API для пространства имён tf._api.v2.data.experimental

Модули

service модуль: Общедоступный API для пространства имён tf._api.v2.data.experimental.service

Классы

class AutoShardPolicy: Представляет тип автофрагментации, который следует использовать.

class AutotuneAlgorithm: Представляет тип алгоритма автонастройки, который следует использовать.

class AutotuneOptions: Представляет параметры для автонастройки производительности набора данных.

class CsvDataset: Набор данных, содержащий строки из одного или нескольких CSV-файлов.

class DatasetInitializer: Создаёт инициализатор таблицы из tf.data.Dataset.

class DistributeOptions: Представляет параметры для распределённой обработки данных.

class ExternalStatePolicy: Представляет способ обработки внешнего состояния во время сериализации.

class OptimizationOptions: Представляет параметры для оптимизации наборов данных.

class Optional: Представляет значение, которое может быть или отсутствовать.

class RandomDataset: A Dataset псевдослучайных значений. (устарело)

class Reducer: Редуктор используется для сокращения набора элементов.

class SqlDataset: Dataset, состоящий из результатов запроса SQL.

class TFRecordWriter: Записывает набор данных в файл TFRecord. (устарело)

class ThreadingOptions: Представляет параметры для потоковой обработки набора данных.

Функции

Counter(...): Создаёт Dataset, который считает от start с шагом step. (устарело)

assert_cardinality(...): Проверяет мощность входного набора данных.

at(...): Возвращает элемент в определённом индексе набора данных.

bucket_by_sequence_length(...): Преобразование, которое группирует элементы в Dataset по длине. (устарело)

cardinality(...): Возвращает мощность dataset, если она известна.

choose_from_datasets(...): Создаёт набор данных, который детерминированно выбирает элементы из datasets. (устарело)

copy_to_device(...): Преобразование, которое копирует элементы набора данных на заданный target_device.

dense_to_ragged_batch(...): Преобразование, которое группирует разреженные элементы в tf.RaggedTensor. (устарело)

dense_to_sparse_batch(...): Преобразование, которое группирует разреженные элементы в tf.sparse.SparseTensor. (устарело)

enable_debug_mode(...): Включает отладочный режим для tf.data.

enumerate_dataset(...): Преобразование, которое нумерует элементы набора данных. (устарело)

from_list(...): Создаёт Dataset, содержащий указанный список элементов.

from_variant(...): Создаёт набор данных из указанного варианта и (вложенной) структуры.

get_next_as_optional(...): Возвращает tf.experimental.Optional со следующим элементом итератора. (устарело)

get_single_element(...): Возвращает единственный элемент dataset как вложенную структуру тензоров. (устарело)

get_structure(...): Возвращает сигнатуру типа для элементов входного набора данных / итератора.

group_by_reducer(...): Преобразование, которое группирует элементы и выполняет сокращение.

group_by_window(...): Преобразование, которое группирует окна элементов по ключу и сокращает их. (устарело)

ignore_errors(...): Создаёт Dataset из другого Dataset и безмолвно игнорирует любые ошибки. (устарело)

index_table_from_dataset(...): Возвращает таблицу поиска индексов на основе заданного набора данных.

load(...): Загружает ранее сохранённый набор данных. (устарело)

make_batched_features_dataset(...): Возвращает Dataset словарей функций из Example протоколов.

make_csv_dataset(...): Читает CSV-файлы в набор данных.

make_saveable_from_iterator(...): Возвращает SaveableObject для сохранения/восстановления состояния итератора с помощью Saver. (устарело)

map_and_batch(...): Объединённая реализация map и batch. (устарело)

pad_to_cardinality(...): Заполняет набор данных фиктивными элементами, чтобы достичь желаемой мощности.

parallel_interleave(...): Параллельная версия преобразования Dataset.interleave(). (устарело)

parse_example_dataset(...): Преобразование, которое парсит Example протоколы в dict тензоров. (устарело)

prefetch_to_device(...): Преобразование, которое предварительно загружает значения набора данных на заданный device.

rejection_resample(...): Преобразование, которое перевыборка набора данных для достижения целевого распределения. (устарело)

sample_from_datasets(...): Выборка элементов случайным образом из наборов данных в datasets. (устарело)

save(...): Сохраняет содержимое заданного набора данных. (устарело)

scan(...): Преобразование, которое выполняет сканирование функции по входному набору данных. (устарело)

shuffle_and_repeat(...): Перемешивает и повторяет набор данных, перемешивая с каждым повторением. (устарело)

snapshot(...): API для сохранения результата входного набора данных. (устарело)

table_from_dataset(...): Возвращает таблицу поиска на основе данного набора данных.

take_while(...): Преобразование, которое останавливает итерацию набора данных на основе predicate. (устарело)

to_variant(...): Возвращает вариант, представляющий заданный набор данных.

unbatch(...): Разделяет элементы набора данных на несколько элементов по размерности партии. (устарело)

unique(...): Создаёт Dataset из другого Dataset, удаляя дубликаты. (устарело)