如何将多个TensorSliceDataset合并,然后形成一个BatchDataset,放入model.fit训练
时间: 2024-03-30 14:37:00 浏览: 21
要将多个TensorSliceDataset合并成一个BatchDataset,可以使用tf.data.Dataset.zip()函数。该函数将多个Dataset的元素按顺序打包成一个元组,然后输出这些元组的BatchDataset。
以下是一个示例代码,假设有两个TensorSliceDataset:train_dataset_1和train_dataset_2,它们的batch_size分别为32和64。我们可以将它们合并成一个BatchDataset,batch_size为96:
```python
import tensorflow as tf
# 创建两个TensorSliceDataset
train_dataset_1 = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train_1, y_train_1)).batch(32)
train_dataset_2 = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train_2, y_train_2)).batch(64)
# 合并两个Dataset成一个BatchDataset
train_dataset = tf.data.Dataset.zip((train_dataset_1, train_dataset_2)).flat_map(lambda x, y: tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x, y))).batch(96)
# 使用train_dataset训练模型
model.fit(train_dataset, epochs=10)
```
在上面的代码中,我们使用zip()函数将train_dataset_1和train_dataset_2合并成一个元组的Dataset。然后使用flat_map()函数将元组展平为两个张量的Dataset,最后使用batch()函数将元素打包成batch。最终得到的train_dataset可以作为model.fit()函数的输入,用于训练模型。