tf.compat.v1.estimator.inputs.numpy_input_fn

Возвращает функцию ввода, которая будет передавать словарь массивов NumPy в модель.

tf.compat.v1.estimator.inputs.numpy_input_fn(
    x, y=None, batch_size=128, num_epochs=1, shuffle=None, queue_capacity=1000,
    num_threads=1
)

Это возвращает функцию, выводящую features и targets на основе словаря массивов NumPy. Словарь features имеет те же ключи, что и x. Словарь targets имеет те же ключи, что и y, если y является словарем.

Пример:

age = np.arange(4) * 1.0
height = np.arange(32, 36)
x = {'age': age, 'height': height}
y = np.arange(-32, -28)

with tf.Session() as session:
  input_fn = numpy_io.numpy_input_fn(
      x, y, batch_size=2, shuffle=False, num_epochs=1)

Аргументы
`x`	объект массива NumPy или словарь объектов массивов NumPy. Если массив, массив будет рассматриваться как единственный признак.
`y`	объект массива NumPy или словарь объектов массивов NumPy. `None` если отсутствует.
`batch_size`	Целое число, размер пакетов для возврата.
`num_epochs`	Целое число, количество эпох для итерации по данным. Если `None` будет работать бесконечно.
`shuffle`	Булево значение, если True, перемешивает очередь. Избегайте перемешивания во время предсказания.
`queue_capacity`	Целое число, размер очереди для накопления.
`num_threads`	Целое число, количество потоков, используемых для чтения и помещения в очередь. Для того, чтобы иметь предсказуемый и воспроизводимый порядок чтения и помещения в очередь, например, в режиме предсказания и оценки, `num_threads` должно быть равно 1.

Возвращаемое значение
Функция, имеющая сигнатуру ()->(словарь `features`, `targets`)

Исключения
`ValueError`	если форма `y` не соответствует форме значений в `x` (т.е., значения в `x` имеют одинаковую форму).
`ValueError`	если дублирующиеся ключи находятся как в `x`, так и в `y`, когда `y` является словарем.
`ValueError`	если x или y являются пустым словарем.
`TypeError`	`x` не является словарем или массивом.
`ValueError`	если 'shuffle' не предоставлен или не является булевым значением.

© 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/r2.4/api_docs/python/tf/compat/v1/estimator/inputs/numpy_input_fn