tf.data.Iterator

Представляет итератор набора данных tf.data.Dataset.

tf.data.Iterator — это основной механизм для перечисления элементов набора данных tf.data.Dataset. Он поддерживает протокол Python Iterator, что означает, что по нему можно итерироваться с помощью цикла for:

dataset = tf.data.Dataset.range(2)
for element in dataset:
  print(element)
tf.Tensor(0, shape=(), dtype=int64)
tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int64)

или получая отдельные элементы явно с помощью get_next():

dataset = tf.data.Dataset.range(2)
iterator = iter(dataset)
print(iterator.get_next())
tf.Tensor(0, shape=(), dtype=int64)
print(iterator.get_next())
tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int64)

Кроме того, поддерживается итерация без исключений с помощью get_next_as_optional(), которая возвращает следующий элемент (если он доступен) в виде обернутого в tf.experimental.Optional.

dataset = tf.data.Dataset.from_tensors(42)
iterator = iter(dataset)
optional = iterator.get_next_as_optional()
print(optional.has_value())
tf.Tensor(True, shape=(), dtype=bool)
optional = iterator.get_next_as_optional()
print(optional.has_value())
tf.Tensor(False, shape=(), dtype=bool)

dataset = tf.data.Dataset.from_tensors(42)
iterator = iter(dataset)
iterator.element_spec
tf.TensorSpec(shape=(), dtype=tf.int32, name=None)

Методы

get_next

Просмотреть исходный код

@abc.abstractmethod
get_next()

Возвращает вложенную структуру tf.Tensor с содержащим следующим элементом.

dataset = tf.data.Dataset.from_tensors(42)
iterator = iter(dataset)
print(iterator.get_next())
tf.Tensor(42, shape=(), dtype=int32)

get_next_as_optional

Просмотреть исходный код

@abc.abstractmethod
get_next_as_optional()

Возвращает tf.experimental.Optional, содержащий следующий элемент.

Если итератор достиг конца последовательности, возвращаемый tf.experimental.Optional не будет содержать значение.

dataset = tf.data.Dataset.from_tensors(42)
iterator = iter(dataset)
optional = iterator.get_next_as_optional()
print(optional.has_value())
tf.Tensor(True, shape=(), dtype=bool)
print(optional.get_value())
tf.Tensor(42, shape=(), dtype=int32)
optional = iterator.get_next_as_optional()
print(optional.has_value())
tf.Tensor(False, shape=(), dtype=bool)

__iter__

__iter__()