首页dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((features, labels))

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((features, labels))

时间: 2024-04-01 17:18:51 浏览: 112

tf.data.Dataset.map与tf.data.Dataset.interleave

1、map（一对一） map( map_func, num_parallel_calls=None ) 在此数据集的元素之间映射map_func。此转换将map_func应用于此数据集的每个元素，并返回一个新的数据集，该数据集包含转换后的元素，顺序与它们在输入中出现的顺序相同。示例： a = Dataset.range(1, 6) # ==> [ 1, 2, 3, 4, 5 ] a.map(lambda x: x + 1) # ==> [ 2, 3, 4, 5, 6 ] map_func的输入签名由这个数据集中每个元素的结构决定。例如: # NOTE: The foll

这行代码是使用 TensorFlow 创建一个数据集（`tf.data.Dataset`）对象，它会从一个包含特征与标签的元组列表中构建数据集。具体来说，`from_tensor_slices` 方法会将数据切片成单个元素，即每个元素是一个 `(feature, label)` 的元组。这样可以更方便地对数据进行处理和批量操作。这个数据集可以用于训练神经网络模型。

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