tf两个生成器
时间: 2024-02-17 22:59:40 浏览: 20
TensorFlow中有两种常用的生成器:`tf.data.Dataset` 和 `tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator`。
1. `tf.data.Dataset` 是 TensorFlow 中用于处理大型数据集的高效数据输入管道,它可以从多种数据源读取数据,如内存中的张量、硬盘上的文件、网络连接等。通过对数据集进行各种转换,我们可以对输入数据进行预处理、打乱、分批等操作。最终将处理后的数据集传递给模型进行训练。示例代码如下:
```
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))
train_dataset = train_dataset.shuffle(buffer_size=1024).batch(batch_size)
```
2. `tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator` 是 Keras 中用于图像数据生成的工具,它可以对图像进行随机变换、缩放、翻转等操作,从而扩充训练数据集。示例代码如下:
```
datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(
rotation_range=20,
width_shift_range=0.2,
height_shift_range=0.2,
horizontal_flip=True
)
```
这样就可以通过 `datagen.flow` 生成经过随机变换后的图像数据集。