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我想用tf.data.Dataset替换我的旧RandomShuffleQueue方法。对于一些背景知识:我在运行时生成数据，将其放入队列中，然后随机取出。我看不到使用tf.data.Dataset的方法，因为我总是需要生成数据，而我又没有办法将新数据放入Dataset中。您知道如何将Queue功能添加到tf.data.Dataset中吗？基本上，如果我在tf.data.DataSet中有一个队列/缓冲区，我如何用新数据重新填充它？
浏览 9修改于2019-02-09得票数 0
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虽然在我的网络中，我使用的是tf.data.Dataset API，特别是我正在使用TFRecords，所以我的输入管道如下所示如果重要的话，在TFRecords文件中的每个记录中，我都将序列长度保存为整数。
浏览 1提问于2018-05-30得票数 9
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如何从同时包含输入和目标数据的tf.data.Dataset中创建两个不同的输入和目标tf.data.Dataset，以便将它们用作model.fit函数的x和y参数？
浏览 48提问于2020-04-02得票数 2
tf.data.Dataset实际上有一个repeat方法，它输出更像tile的内容，即：
list(tf.data.Dataset.range(2).repeat(3).as_numpy_iterator
浏览 0提问于2020-05-12得票数 1
假设我有一个32*32*3图像类型的数据集作为源数据：在序列化我得到的数据之后：
<MapDataset shapes: {depth: (), height: (), image_raw: (), label: (), width: ()}, types: {depth: tf.int64
浏览 3提问于2020-03-17得票数 2
按照这里的指南，我偶然发现了以下内容:为了增强tf.data数据集，我们手动使用map函数在原始数据集的每个图像中映射图像转换： image = tf.image.convert_image_dtype(image, tf.float32) # Cast and normalize the image to [0,1] image,label = convert(image, label)
image = tf.image.conv
浏览 3修改于2020-06-20得票数 6
我有三个数据集D1、D2、D3，它们输出相同类型的数据。我要做的是从一个独特的管道随机输出D1、D2或D3。我尝试使用tf.data.Dataset.zip((D1, D2, D3))，但是我不知道如何将它的输出扁平化，以便对其进行洗牌，然后像D1_element, D3_element,D1_element , D2_element ...这样的输出就是一个很小的例子：D2 = tf.data.Dataset.range(5,10)
D3 = tf.data.Dataset.r
浏览 0提问于2018-04-24得票数 1
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当我使用tf.data.Dataset创建数据管道时，它会解码jpeg图像，然后将其加载到队列中，它会尝试将尽可能多的图像加载到队列中。下面是使用tf.data.Dataset构建管道的代码片段 _raw = tf.read_file(file_name)
_decoded如何让tf.data.Dataset加载固定数量的样本？我用tf.data.Dataset创建的管道正确吗？
浏览 0提问于2017-11-13得票数 2
我用tf.data.dataset解决了两个问题：
我想知道是否有可能将tf.data.dataset转换为pandas数据帧？此外，我想知道是否可以将tf.data.dataset用于其他模型(除了tf神经网络)，例如，我可以使用tf.data.dataset来训练xgboost、LGBMClassifier、RandomForest
浏览 1修改于2021-01-27得票数 0
数据集的增强非常昂贵，因此当前代码或多或少： .map(<expensive_augmentation>) \
.
浏览 8提问于2020-11-27得票数 6
def train(self, dataset): # tf.Tensor在培训期间，我希望利用TensorFlow的tf.data.Dataset的效率，但我仍然希望能够在单个样本上获得模型的输出。在我看来，这需要重新创建用于预测的图表。这是真的吗?或者我可以创建一个TF图，在这里我可以使用来自tf.data.Dataset的示例运行，也可以用给定的示例提供给tf.placeholder。
浏览 0提问于2018-10-02得票数 1
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我想知道在TensorFlow 2.4中遍历tf.data.Dataset最有效的方法是什么。
浏览 70提问于2021-08-01得票数 3
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我正在使用tensorflow的tensorflow.data.Dataset api。但是，我需要动态地创建数据集，过滤掉其他数据集的元素。虽然培训进行得很好，而且我可以迭代训练集和dev集，但是当我用刚才使用过滤器创建的新数据集重新初始化迭代器时，我会收到以下异常：我使用以下函数从dataset中创建一个初始值：
self.iterator.make_initializer(dat
浏览 0修改于2018-10-22得票数 2
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给定具有以下结构的TFRecord： "labels_length": tf.FixedLenFeature(shape=[], dtype=tf.int64),} "labels": tf.FixedLenSequenceFeature(shape=[], dtype=tf.int64)在解析记录文件时，我希望在运
浏览 10提问于2017-11-14得票数 2
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tl;dr;可以限制tf.data.Dataset中元素的数量吗？
A有一个训练和评估循环，它处理整个给定的dataset。这对于测试来说并不理想，因为通过整个数据集需要花费很长时间。
浏览 0修改于2018-06-25得票数 3
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操纵tf.data.Dataset我得到一个行为，我无法理解的起源。我正在操作一个tf.data.Dataset，这是一个简单的整数缓冲区，在这里我想向每个数字中添加一个随机整数(重要的一点)。
浏览 1提问于2021-09-08得票数 2
我正在用image_dataset_from_directory加载一个图像数据集，它给我一个PrefetchDataset，其中包含我的图像和它们相关的标签，一个热编码。我是这样写的：img_height = 250 data_dir, color_mode="rgb
浏览 2修改于2022-09-26得票数 0
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我有一个包含19个元素的数据集，批次大小为10。我将dataset设置为继续迭代相同的元素，但我注意到最后一批只有4个元素，而不是5个，然后从5、5、5、4开始，等等。P.S.只是想了解一下，这难道不是训练模特时的明显行为吗？
浏览 1修改于2018-11-19得票数 2
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我使用tf.data.Dataset API来训练我的Keras模型。我创建了一个tf.data.Dataset对象，执行了预处理，制作了一个Iterator，并对我的模型进行了调用：labelsdataset = dataset.map(lambda x: x['reviews'])我的训练使用了一个tf.data.Dataset</e
浏览 0修改于2018-11-19得票数 8
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