Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.3

tf.data.experimental.ignore_errors

Просмотреть исходный код на GitHub

Создаёт Dataset из другого Dataset и молча игнорирует любые ошибки.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.data.experimental.ignore_errors

tf.data.experimental.ignore_errors()

Используйте эту трансформацию, чтобы создать набор данных, содержащий те же элементы, что и входной, но молча отбрасывает любые элементы, вызвавшие ошибку. Например:

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1., 2., 0., 4.])

# Computing `tf.debugging.check_numerics(1. / 0.)` will raise an
InvalidArgumentError.
dataset = dataset.map(lambda x: tf.debugging.check_numerics(1. / x, "error"))

# Using `ignore_errors()` will drop the element that causes an error.
dataset =
    dataset.apply(tf.data.experimental.ignore_errors())  # ==> {1., 0.5, 0.2}
Возвращает
Функцию преобразования Dataset, которую можно передать в tf.data.Dataset.apply.

© 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/ignore_errors

Spec-Zone.ru

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