tf.data.experimental.assert_cardinality

Проверяет количество элементов во входном наборе данных.

Просмотреть псевдонимы

Псевдонимы для обеспечения совместимости при миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.data.experimental.assert_cardinality

tf.data.experimental.assert_cardinality(
    expected_cardinality
)

Используется в блокнотах

Используется в руководствах
Тонкая настройка моделей для обнаружения болезней растений

Примечание: Далее предполагается, что файл "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`	Ожидаемое количество элементов во входном наборе данных.

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

Вызывает исключение
`FailedPreconditionError`	Проверка выполняется во время выполнения (при переборе набора данных); если фактическое и ожидаемое количество элементов различается, возникает 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