tensorflow划分数据集函数
时间: 2023-09-19 09:08:08 浏览: 61
在 TensorFlow 中,可以使用 `tf.data.Dataset` API 来划分数据集。以下是一个例子:
```python
import tensorflow as tf
# 加载数据集
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((features, labels))
# 定义数据集大小和批次大小
batch_size = 32
dataset_size = len(features)
# 划分数据集
train_size = int(0.8 * dataset_size)
val_size = int(0.1 * dataset_size)
test_size = dataset_size - train_size - val_size
train_dataset = dataset.take(train_size).batch(batch_size)
val_dataset = dataset.skip(train_size).take(val_size).batch(batch_size)
test_dataset = dataset.skip(train_size + val_size).batch(batch_size)
```
在这个例子中,我们假设有一个包含 `features` 和 `labels` 的数据集。通过 `from_tensor_slices` 函数将其转换为 `tf.data.Dataset` 对象。然后,我们定义了数据集的大小和批次大小。最后,我们根据训练集、验证集和测试集的比例划分数据集,并使用 `take`、`skip` 和 `batch` 函数对数据集进行划分。