Модуль: tf.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 имеет тех же гарантий обратной совместимости, что и tf.data, но мы предоставим рекомендации по устареванию перед удалением существующей функциональности.

См. Импорт данных для обзора.

Модули

service модуль: API для использования сервиса tf.data.

Классы

class AutoShardPolicy: Представляет тип автоматического фрагментирования для использования.

class AutotuneAlgorithm: Представляет тип алгоритма автоматической настройки.

class AutotuneOptions: Представляет параметры автоматической настройки производительности набора данных.

class CheckpointInputPipelineHook: Периодически сохраняет состояние 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 DistributeOptions: Представляет параметры распределённой обработки данных.

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

class OptimizationOptions: Представляет параметры оптимизации набора данных.

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

class RandomDataset: Dataset псевдослучайных значений. (устарело)

class Reducer: Редуктор используется для уменьшения набора элементов.

class SqlDataset: Dataset из результатов запроса SQL.

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

class ThreadingOptions: Представляет параметры потоковой обработки набора данных.

Функции

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

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 отладочный режим для tf.data.

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

from_variant(...): Создаёт набор данных из данного 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 тип подписи для элементов входного набора данных/итератора.

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

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

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

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

load(...): Загружает ранее сохранённый набор 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)

parallel_interleave(...): Параллельная версия преобразования Dataset.interleave(). (устарело)

parse_example_dataset(...): Преобразование, которое анализирует Example протоколы в dict тензоров.

prefetch_to_device(...): Преобразование, которое предварительно загружает значения набора данных на заданное device.

rejection_resample(...): Преобразование, которое повторно выбирает набор данных для достижения целевого распределения. (устарело)

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

save(...): Сохраняет содержимое заданного набора данных.

scan(...): Преобразование, которое выполняет сканирование функции по входному набору данных. (устарело)

shuffle_and_repeat(...): Перемешивает и повторяет набор данных, перемешивая каждый раз при повторении. (устарело)

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

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

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

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

unbatch(...): Разбивает элементы набора данных на несколько элементов по размеру пакета. (устарело)

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