Модуль: tf.compat.v1.data.experimental
Экспериментальный API для построения конвейеров ввода.
Этот модуль содержит экспериментальные Dataset источники и преобразования, которые могут быть использованы совместно с API tf.data.Dataset. Обратите внимание, что API tf.data.experimental не подлежит тем же гарантиям обратной совместимости, что и tf.data, но мы предоставим советы по устареванию до удаления существующих функций.
См. Импорт данных для обзора.
Классы
class CheckpointInputPipelineHook: Осуществляет сохранение состояния конвейера ввода каждые N шагов или секунд.
class CsvDataset: Набор данных, состоящий из строк одного или нескольких файлов CSV.
class DatasetStructure: Спецификация типа для tf.data.Dataset.
class DistributeOptions: Представляет параметры для распределённой обработки данных.
class MapVectorizationOptions: Представляет параметры для оптимизации MapVectorization.
class OptimizationOptions: Представляет параметры для оптимизации набора данных.
class Optional: Оборачивает значение, которое может/может не присутствовать во время выполнения.
class OptionalStructure: Представляет необязательное значение, потенциально содержащее структурированное значение.
class RandomDataset: Набор данных псевдослучайных значений.
class Reducer: Редуктор используется для уменьшения набора элементов.
class SqlDataset: Набор данных, состоящий из результатов запроса SQL.
class StatsAggregator: Состояние ресурс, агрегирующий статистику из одного или нескольких итераторов.
class StatsOptions: Представляет параметры для сбора статистики набора данных с использованием StatsAggregator.
class Structure: Указывает тип значения TensorFlow.
class TFRecordWriter: Запись данных в файл TFRecord.
class ThreadingOptions: Представляет параметры для потоковой обработки набора данных.
Функции
Counter(...): Создаёт счётчик, который считает от start с шагом step.
RaggedTensorStructure(...): УСТАРЕВШАЯ ФУНКЦИЯ
SparseTensorStructure(...): УСТАРЕВШАЯ ФУНКЦИЯ
TensorArrayStructure(...): УСТАРЕВШАЯ ФУНКЦИЯ
TensorStructure(...): УСТАРЕВШАЯ ФУНКЦИЯ
bucket_by_sequence_length(...): Преобразование, которое группирует элементы в наборе данных по длине.
bytes_produced_stats(...): Записывает количество байтов, произведённых каждым элементом входного набора данных.
cardinality(...): Возвращает мощность dataset, если она известна.
choose_from_datasets(...): Создаёт набор данных, который детерминированно выбирает элементы из datasets.
copy_to_device(...): Преобразование, которое копирует элементы набора данных на указанный target_device.
dense_to_sparse_batch(...): Преобразование, которое группирует элементы со структурой типа "растянутый" в tf.SparseTensor.
enumerate_dataset(...): Преобразование, которое нумерует элементы набора данных. (устарело)
from_variant(...): Строит набор данных из указанного варианта и структуры.
get_next_as_optional(...): Возвращает необязательное значение, содержащее следующее значение из итератора.
get_single_element(...): Возвращает единственный элемент в dataset как вложенную структуру тензоров.
get_structure(...): Возвращает спецификацию типа элемента набора данных или Iterator.
group_by_reducer(...): Преобразование, которое группирует элементы и выполняет редукцию.
group_by_window(...): Преобразование, которое группирует окна элементов по ключу и уменьшает их.
ignore_errors(...): Создаёт набор данных из другого набора данных и молча игнорирует любые ошибки.
latency_stats(...): Записывает задержку производства каждого элемента входного набора данных.
make_batched_features_dataset(...): Возвращает набор данных словарей признаков из Example протоколов.
make_csv_dataset(...): Чтение файлов CSV в набор данных.
make_saveable_from_iterator(...): Возвращает SaveableObject для сохранения/восстановления состояния итератора с помощью Saver.
map_and_batch(...): Объединённая реализация map и batch. (устарело)
map_and_batch_with_legacy_function(...): Объединённая реализация map и batch. (устарело)
parallel_interleave(...): Параллельная версия преобразования Dataset.interleave(). (устарело)
parse_example_dataset(...): Преобразование, которое парсит Example протоколы в набор тензоров.
prefetch_to_device(...): Преобразование, которое предварительно загружает значения набора данных на указанный device.
rejection_resample(...): Преобразование, которое перевыбирает набор данных для достижения целевого распределения.
sample_from_datasets(...): Случайно выбирает элементы из наборов данных в datasets.
scan(...): Преобразование, которое выполняет сканирование функции по входному набору данных.
shuffle_and_repeat(...): Перемешивает и повторяет набор данных, возвращая новую перестановку для каждой эпохи. (устарело)
take_while(...): Преобразование, которое останавливает итерацию набора данных на основе predicate.
to_variant(...): Возвращает вариант, представляющий данный набор данных.
unbatch(...): Разделяет элементы набора данных на несколько элементов по размерности пакетной обработки. (устарело)
unique(...): Создаёт набор данных из другого набора данных, отбрасывая дубликаты.
Другие члены
-
AUTOTUNE = -1 -
INFINITE_CARDINALITY = -1 -
UNKNOWN_CARDINALITY = -2
© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/compat/v1/data/experimental