tf.data.dataset.from_generator

tf.data.Dataset.from_generator是TensorFlow中的一个函数，可以从Python生成器中创建数据集。它可以动态地生成数据，并可以使用TensorFlow的数据管道处理这些数据。

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解释这段代码： def get_next(self): dataset = tf.data.Dataset.from_generator(self.generator, (tf.float32, tf.int32,tf.int32, tf.string)) dataset = dataset.repeat(self.epochs_num) #使用repeat()对数据进行扩充 if self.shuffle: dataset = dataset.shuffle(self.batch_size*3+200) dataset = dataset.batch(self.batch_size) iterator = dataset.make_one_shot_iterator() out_batch = iterator.get_next() return out_batch

这段代码的作用是创建一个 TensorFlow 数据集对象，其中包含了一个生成器函数 self.generator，该函数返回四个元素，分别是 tf.float32、tf.int32、tf.int32 和 tf.string 类型的数据。然后，将该数据集对象重复 self.epochs_num 次，以便在训练模型时可以多次使用该数据集。

def _get_aviris(self): data = tf.data.Dataset.from_generator(self._aviris_generator, output_types = (tf.float32, tf.float32)) data = data.batch(self.batch_size) data = data.cache() data = data.prefetch(2) data = data.repeat() return data

这段代码是一个函数，函数名为 `_get_aviris`，该函数返回一个 TensorFlow 的数据集对象 `data`。这个数据集对象是通过调用 `tf.data.Dataset.from_generator` 方法创建的，它的数据来源是 `self._aviris_generator` 方法，该方法应该是一个生成器函数。

这个数据集对象 `data` 通过 `data.batch` 方法被分成批次，每个批次大小为 `self.batch_size`。接着，数据集被缓存到内存中，以便下次使用。然后，数据集对象被预取了 2 个批次的数据，以加速训练。最后，数据集对象被重复使用，以支持无限迭代获取数据。