tf.raw_ops.WindowDataset

Объединяет (вложенные) входные элементы в набор (вложенных) окон.

tf.raw_ops.WindowDataset(
    input_dataset,
    size,
    shift,
    stride,
    drop_remainder,
    output_types,
    output_shapes,
    metadata='',
    name=None
)

«Окно» — это конечный набор плоских элементов размером size (или, возможно, меньше, если не хватает входных элементов для заполнения окна и drop_remainder оценивается как ложь).

Аргумент shift определяет количество входных элементов, на которое окно смещается при каждом итерации. Первый элемент в k-м окне будет элементом

1 + (k-1) * shift

набора входных данных. В частности, первый элемент первого окна всегда будет первым элементом набора входных данных.

Если параметр stride больше 1, каждое окно будет пропускать (stride - 1) входных элементов между каждым элементом, который появляется в окне. Выходные окна по-прежнему будут содержать size элементов независимо от значения stride.

Аргумент stride определяет шаг входных элементов, а аргумент shift — смещение окна.

Например, пусть {...} представляет набор данных:

• tf.data.Dataset.range(7).window(2) создает { {0, 1}, {2, 3}, {4, 5}, {6} }
• tf.data.Dataset.range(7).window(3, 2, 1, True) создает { {0, 1, 2}, {2, 3, 4}, {4, 5, 6} }
• tf.data.Dataset.range(7).window(3, 1, 2, True) создает { {0, 2, 4}, {1, 3, 5}, {2, 4, 6} }

Обратите внимание, что при применении преобразования window к набору данных вложенных элементов оно создает набор вложенных окон.

Например:

• tf.data.Dataset.from_tensor_slices((range(4), range(4))).window(2) создает {({0, 1}, {0, 1}), ({2, 3}, {2, 3})}
• tf.data.Dataset.from_tensor_slices({"a": range(4)}).window(2) создает { {"a": {0, 1} }, {"a": {2, 3} } }