tf.data.Iterator

Представляет итератор набора tf.data.Dataset.

tf.data.Iterator — это основной механизм для перечисления элементов набора tf.data.Dataset. Он поддерживает протокол Python Iterator, что означает, что по нему можно перебирать циклом for:

dataset = tf.data.Dataset.range(2)
for element in dataset:
  print(element)
tf.Tensor(0, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int64)

или явным образом получать отдельные элементы с помощью get_next():

dataset = tf.data.Dataset.range(2)
iterator = iter(dataset)
print(iterator.get_next())
tf.Tensor(0, shape=(), dtype=int64)
print(iterator.get_next())
tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int64)

Кроме того, поддерживается итерация без исключений с помощью get_next_as_optional(), которая возвращает следующий элемент (если он доступен), заключенный в tf.experimental.Optional.

dataset = tf.data.Dataset.from_tensors(42)
iterator = iter(dataset)
optional = iterator.get_next_as_optional()
print(optional.has_value())
tf.Tensor(True, shape=(), dtype=bool)
optional = iterator.get_next_as_optional()
print(optional.has_value())
tf.Tensor(False, shape=(), dtype=bool)

Атрибуты
`element_spec`	Спецификация типа элемента этого итератора. dataset = tf.data.Dataset.from_tensors(42) iterator = iter(dataset) iterator.element_spec tf.TensorSpec(shape=(), dtype=tf.int32, name=None) Дополнительную информацию можно найти в этом руководстве.

Методы

`get_next`

Просмотреть исходный код

@abc.abstractmethod
get_next()

Возвращает следующий элемент.

dataset = tf.data.Dataset.from_tensors(42)
iterator = iter(dataset)
print(iterator.get_next())
tf.Tensor(42, shape=(), dtype=int32)

Возвращаемое значение
(Вложенная) структура значений, соответствующая `tf.data.Iterator.element_spec`.

Исключения
`tf.errors.OutOfRangeError`: Если конец итератора достигнут.

`get_next_as_optional`

Просмотреть исходный код

@abc.abstractmethod
get_next_as_optional()

Возвращает следующий элемент, заключенный в tf.experimental.Optional.

Если итератор достиг конца последовательности, возвращаемый tf.experimental.Optional не будет содержать значения.

dataset = tf.data.Dataset.from_tensors(42)
iterator = iter(dataset)
optional = iterator.get_next_as_optional()
print(optional.has_value())
tf.Tensor(True, shape=(), dtype=bool)
print(optional.get_value())
tf.Tensor(42, shape=(), dtype=int32)
optional = iterator.get_next_as_optional()
print(optional.has_value())
tf.Tensor(False, shape=(), dtype=bool)

Возвращаемое значение
Объект `tf.experimental.Optional`, представляющий следующий элемент.

`iter`

__iter__()

© 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/Iterator