深度学习-Tensorflow2.2-tf.data输入模块{2}-tf.data基础用法-09

TF.DATA 模块

tf.data模块简介

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import tensorflow as tf

# 使用一个列表建立dataset
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1,2,3,4,5])

dataset

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# 应用dataset
for ele in dataset:
    print(ele)

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# 把Tensor输出为numpy类型
for ele in dataset:
    print(ele.numpy())

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# 使用一个嵌套列表建立dataset
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([[1,2,3,],[4,5,6],[7,8,9]])

dataset

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for ele in dataset:
    print(ele)

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for ele in dataset:
    print(ele.numpy())

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dataset_dic = tf.data.Dataset.from_tensor_slices({"A":[1,2,3,4],
                                                 "B":[5,6,7,8],
                                                 "C":[10,11,12,13]
                                                 })

dataset_dic

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for ele in dataset_dic:
    print(ele)

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import numpy as np

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(np.array([1,2,3,4,5]))

for ele in dataset:
    print(ele.numpy())

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# 取值
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
for ele in dataset.take(4):
    print(ele.numpy())

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next(iter(dataset.take(1)))

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# shuffle 乱序dataset
dataset = dataset.shuffle(9)

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# repeat循环count=3重复3次
dataset = dataset.repeat(count=3)
for ele in dataset:
    print(ele.numpy())

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# batch 每一次请求出来3个数字
dataset = dataset.batch(3)
for ele in dataset:
    print(ele.numpy())

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# 总结
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1,2,3,4,5])
# shuffle 乱序dataset
dataset = dataset.shuffle(5)
# repeat循环count=3重复3次
dataset = dataset.repeat(count=3)
# batch 每一次请求出来3个数字
dataset = dataset.batch(3)
# repeat循环count=3重复3次
dataset = dataset.repeat(count=3)
for ele in dataset:
    print(ele.numpy())

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# tf.square做平方运算
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1,2,3,4,5])
dataset = dataset.map(tf.square)
for ele in dataset:
    print(ele.numpy())

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