Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.3

tf.data.experimental.get_single_element

Просмотреть исходный код на GitHub

Возвращает единственный элемент в dataset как вложенную структуру тензоров.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.data.experimental.get_single_element

tf.data.experimental.get_single_element(
    dataset
)

Эта функция позволяет использовать tf.data.Dataset в бессостоятельном выражении «тензор-в-тензор-выход», не создавая итератор. Это может быть полезно, когда ваши преобразования предобработки выражены как Dataset, и вы хотите использовать преобразование во время обслуживания.

Например:

def preprocessing_fn(input_str):
  # ...
  return image, label

input_batch = ...  # input batch of BATCH_SIZE elements
dataset = (tf.data.Dataset.from_tensor_slices(input_batch)
           .map(preprocessing_fn, num_parallel_calls=BATCH_SIZE)
           .batch(BATCH_SIZE))

image_batch, label_batch = tf.data.experimental.get_single_element(dataset)
Аргументы
dataset Объект tf.data.Dataset содержащий один элемент.
Возвращаемое значение
Вложенная структура объектов tf.Tensor, соответствующих единственному элементу dataset.
Исключения
TypeError если dataset не является объектом tf.data.Dataset. Ошибка InvalidArgumentError (во время выполнения): если dataset не содержит ровно один элемент.

© 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/r2.3/api_docs/python/tf/data/experimental/get_single_element

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API