tf.keras.utils.split_dataset

Разделяет набор данных на левую и правую части (например, для обучения и тестирования).

tf.keras.utils.split_dataset(
    dataset, left_size=None, right_size=None, shuffle=False, seed=None
)

Аргументы
`dataset`	`tf.data.Dataset`, объект `torch.utils.data.Dataset` или список/кортеж массивов одинаковой длины.
`left_size`	Если значение типа float (в диапазоне `[0, 1]`), оно обозначает долю данных, помещаемых в левый набор данных. Если значение целочисленное, оно обозначает количество образцов, помещаемых в левый набор данных. Если значение равно `None`, по умолчанию используется дополнение до `right_size`. По умолчанию равно `None`.
`right_size`	Если значение типа float (в диапазоне `[0, 1]`), оно обозначает долю данных, помещаемых в правый набор данных. Если значение целочисленное, оно обозначает количество образцов, помещаемых в правый набор данных. Если значение равно `None`, по умолчанию используется дополнение до `left_size`. По умолчанию равно `None`.
`shuffle`	Логическое значение, указывающее, нужно ли перемешивать данные перед разделением.
`seed`	Начальное значение генератора случайных чисел для перемешивания.

Возвращает
Кортеж из двух объектов `tf.data.Dataset`: левой и правой частей.

Пример:

data = np.random.random(size=(1000, 4))
left_ds, right_ds = keras.utils.split_dataset(data, left_size=0.8)
int(left_ds.cardinality())
800
int(right_ds.cardinality())
200

© 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/keras/utils/split_dataset