Модуль: tf.compat.v1.data.experimental

Экспериментальный API для построения конвейеров ввода данных.

Этот модуль содержит экспериментальные Dataset источники и преобразования, которые можно использовать 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 рекомендации по устареванию перед удалением существующих функций.

См. Импорт данных для обзора.

Модули

service модуль: API для использования сервиса tf.data.

Классы

class AutoShardPolicy: Представляет тип автофрагментации, который необходимо использовать.

class AutotuneAlgorithm: Представляет тип алгоритма автонастройки.

class AutotuneOptions: Представляет параметры для автонастройки производительности набора данных.

class CheckpointInputPipelineHook: Осуществляет резервное копирование состояния конвейера ввода данных каждые N шагов или секунд.

class CsvDataset: Набор данных, содержащий строки из одного или нескольких CSV-файлов.

class DatasetInitializer: Создаёт инициализатор таблицы из tf.data.Dataset.

class DatasetStructure: Спецификация типа для tf.data.Dataset.

class DistributeOptions: Представляет параметры для распределённой обработки данных.

class ExternalStatePolicy: Представляет способ обработки внешнего состояния во время сериализации.

class OptimizationOptions: Представляет параметры для оптимизации наборов данных.

class Optional: Представляет значение, которое может или не может быть присутствовать.

class OptionalStructure: Спецификация типа для tf.experimental.Optional.

class RandomDataset: Dataset псевдослучайных значений. (устарело)

class Reducer: Редуктор используется для сокращения набора элементов.

class SqlDataset: Dataset , состоящий из результатов запроса SQL.

class Structure: Указывает тип значения TensorFlow.

class TFRecordWriter: Записывает набор данных в файл TFRecord. (устарело)

class ThreadingOptions: Представляет параметры для потоковой обработки набора данных.

Функции

Counter(...): Создаёт Dataset, который считает от start с шагом step.

RaggedTensorStructure(...): УСТАРЕВШАЯ ФУНКЦИЯ

SparseTensorStructure(...): УСТАРЕВШАЯ ФУНКЦИЯ

TensorArrayStructure(...): УСТАРЕВШАЯ ФУНКЦИЯ

TensorStructure(...): УСТАРЕВШАЯ ФУНКЦИЯ

assert_cardinality(...): Проверяет мощность входного набора данных.

bucket_by_sequence_length(...): Преобразование, которое группирует элементы в Dataset по длине. (устарело)

cardinality(...): Возвращает мощность dataset, если она известна.

choose_from_datasets(...): Создаёт набор данных, который детерминированно выбирает элементы из datasets. (устарело)

copy_to_device(...): Преобразование, которое копирует элементы набора данных на указанное target_device.

dense_to_ragged_batch(...): Преобразование, которое группирует разрозненные элементы в tf.RaggedTensor.

dense_to_sparse_batch(...): Преобразование, которое группирует разрозненные элементы в tf.sparse.SparseTensor.

enable_debug_mode(...): Включает режим отладки для tf.data.

enumerate_dataset(...): Преобразование, которое перечисляет элементы набора данных. (устарело)

from_variant(...): Создаёт набор данных из заданного варианта и (вложенной) структуры.

get_next_as_optional(...): Возвращает tf.experimental.Optional с следующим элементом итератора. (устарело)

get_single_element(...): Возвращает единственный элемент dataset как вложенную структуру тензоров. (устарело)

get_structure(...): Возвращает подпись типа для элементов входного набора данных/итератора.

group_by_reducer(...): Преобразование, которое группирует элементы и выполняет редукцию.

group_by_window(...): Преобразование, которое группирует окна элементов по ключу и выполняет их уменьшение. (устарело)

ignore_errors(...): Создаёт Dataset из другого Dataset и безмолвно игнорирует любые ошибки.

index_table_from_dataset(...): Возвращает таблицу поиска индексов на основе данного набора данных.

make_batched_features_dataset(...): Возвращает Dataset словарей функций из Example протоколов.

make_csv_dataset(...): Считывает CSV-файлы в набор данных.

make_saveable_from_iterator(...): Возвращает SaveableObject для сохранения/восстановления состояния итератора с помощью Saver. (устарело)

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 анализирует Example протоколы в dict тензоров.

prefetch_to_device(...): Преобразование, которое предвычисляет значения набора данных на указанном device.

rejection_resample(...): Преобразование, которое перевыбирает набор данных, чтобы достичь целевого распределения. (устарело)

sample_from_datasets(...): Случайным образом выбирает элементы из наборов данных в datasets. (устарело)

scan(...): Преобразование, которое применяет функцию к входному набору данных. (устарело)

shuffle_and_repeat(...): Перемешивает и повторяет набор данных, при каждом повторении перемешивая заново. (устарело)

snapshot(...): API для сохранения выходных данных набора данных. (устарело)

table_from_dataset(...): Возвращает таблицу поиска на основе заданного набора данных.

take_while(...): Преобразование, которое останавливает итерацию набора данных на основе predicate. (устарело)

to_variant(...): Возвращает вариант, представляющий заданный набор данных.

unbatch(...): Разделяет элементы набора данных на несколько элементов по размерности пакета. (устарело)

unique(...): Создаёт Dataset из другого Dataset, удаляя дубликаты. (устарело)