tf.data.experimental.assert_cardinality

Утверждает кардинальность входного набора данных.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.data.experimental.assert_cardinality

tf.data.experimental.assert_cardinality(
    expected_cardinality
)

Используется в ноутбуках

Используется в учебниках
Настройка моделей для обнаружения заболеваний растений

Примечание: Предполагается, что «examples.tfrecord» содержит 42 записи.

dataset = tf.data.TFRecordDataset("examples.tfrecord")
cardinality = tf.data.experimental.cardinality(dataset)
print((cardinality == tf.data.experimental.UNKNOWN_CARDINALITY).numpy())
True
dataset = dataset.apply(tf.data.experimental.assert_cardinality(42))
print(tf.data.experimental.cardinality(dataset).numpy())
42

Аргументы
`expected_cardinality`	Ожидаемая кардинальность входного набора данных.

Возвращает
Функция преобразования `Dataset`, которую можно передать в `tf.data.Dataset.apply`.

Возможные исключения
`FailedPreconditionError`	Проверка утверждения выполняется во время выполнения (при итерации набора данных), и если фактическая и ожидаемая кардинальность отличаются, генерируется ошибка.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/data/experimental/assert_cardinality