tf.data.Dataset.from_generator有什么用

tf.data.Dataset.from_generator() 方法可以根据提供的 Python 生成器来创建一个 TensorFlow 数据集，可以用于构建输入数据流水线。通过这个方法可以将 Python 中的数据转换为 TensorFlow 支持的数据形式，方便进行模型训练等操作。在使用 TensorFlow 进行模型训练时，数据输入流水线是非常重要的一环，可以将数据转换为 TensorFlow 操作所需要的格式，方便高效地使用 TensorFlow 进行模型训练。

相关问题

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。

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。