在TensorFlow中,可以使用tf.data.experimental.CsvDataset函数来解码嵌套的CSV文件,并使用不同的字段分隔符来列出对象。
首先,需要导入必要的库:
import tensorflow as tf
然后,可以使用tf.data.experimental.CsvDataset函数来创建一个数据集对象,指定CSV文件的路径和字段分隔符:
dataset = tf.data.experimental.CsvDataset(
filenames=["file1.csv", "file2.csv"],
record_defaults=[tf.int32, tf.float32, tf.string],
field_delim=[";", ","]
)
在上面的代码中,filenames参数指定了要解码的CSV文件的路径,record_defaults参数指定了每个字段的默认值和数据类型,field_delim参数指定了不同的字段分隔符。
接下来,可以使用map函数对数据集进行转换,将每个嵌套的CSV文件解码为对象:
def decode_csv(*record):
# 解码第一个CSV文件
csv1 = tf.io.decode_csv(record[0], record_defaults=[tf.int32, tf.string])
# 解码第二个CSV文件
csv2 = tf.io.decode_csv(record[1], record_defaults=[tf.float32, tf.string])
return {"csv1": csv1, "csv2": csv2}
dataset = dataset.map(decode_csv)
在上面的代码中,decode_csv函数接收一个或多个CSV文件的记录作为输入,并使用tf.io.decode_csv函数将每个CSV文件解码为对象。最后,将解码后的对象以字典的形式返回。
最后,可以使用for循环遍历数据集,并打印每个对象的内容:
for data in dataset:
print(data)
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