tf.data.Dataset.from_tensor_slices()举个例子
时间: 2024-04-01 19:17:22 浏览: 17
好的,tf.data.Dataset.from_tensor_slices() 是一个 TensorFlow API,它可以将一个张量对象切片成多个小的张量,然后每个小张量都作为一个元素存储到 Dataset 中。举个例子,如果我们有一个形状为 (100, 32, 32, 3) 的张量,我们可以使用 from_tensor_slices() 把它切分成 100 个形状为 (32, 32, 3) 的小张量,然后每个小张量都将作为 Dataset 的一个元素。
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tf.data.Dataset.from_tensor_slices
`tf.data.Dataset.from_tensor_slices()` 方法用于从一个张量创建一个数据集。它接受一个或多个张量作为参数,并返回一个元素类型为张量元素类型的数据集。当传入多个张量时,它们的元素位置需要一一对应。
例如,以下代码创建了一个数据集,它包含三个元素,分别是三个字符串张量的第一个元素:
```python
import tensorflow as tf
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(["a", "b", "c"])
```
在这个例子中,每一个元素都是string的数据类型。
注意:此函数不会复制输入数据,而是在数据集上创建了一个指向输入数据的引用。
tf.data.dataset.from_tensor_slices
`tf.data.Dataset.from_tensor_slices()` 方法用于从一个张量创建一个数据集。它接受一个或多个张量作为参数,并返回一个元素类型为张量元素类型的数据集。当传入多个张量时,它们的元素位置需要一一对应。
例如,以下代码创建了一个数据集,它包含三个元素,分别是三个字符串张量的第一个元素:
```python
import tensorflow as tf
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(["a", "b", "c"])
```
在这个例子中,每一个元素都是string的数据类型。
注意:此函数不会复制输入数据,而是在数据集上创建了一个指向输入数据的引用。