padded_batch tf.Dataset中的padded_batch函数,根据输入序列中的最大长度,自动的pad一个batch的序列。...padded_batch( batch_size, padded_shapes, padding_values=None, drop_remainder=False ) 这个函数与tf.Dataset...中的batch函数对应,都是基于dataset构造batch,但是batch函数需要dataset中的所有样本形状相同,而padded_batch可以将不同形状的样本在构造batch时padding成一样的形状
参考链接: Python中的numpy.empty_like 今天继续啃Tensorflow实战Google深度学习框架这本书,在250P的Seq2Seq模型代码理解时候有点困难,其中padded_batch...padded_shapes=[None]) 也是可以的,原因看下面注释1 iterator_later = dataset_padded.make_one_shot_iterator()#iterator_later是经过padded_batch...而dataset_padded中的三个元素分别是 [[1 0 0] [2 3 0]] [[4 5 6] [7 8 0]] [[9 0 0] [0 1 0]] 可见padded_batch(
padded_batch: 构建批次,类似batch, 但可以填充到相同的形状。 window :构建滑动窗口,返回Dataset of Dataset. shuffle: 数据顺序洗牌。
Use tf.data.Dataset.batch(batch_size) (or padded_batch(...) if dynamic_pad=True).
info.features["text"].encoder # Create training batches train_batches = train_data.shuffle(1000).padded_batch...10, padded_shapes=((None,), ()) ) # Create testing batches test_batches = test_data.shuffle(1000).padded_batch
tf_encode) train_dataset = train_dataset.cache() train_dataset = train_dataset.shuffle(BUFFER_SIZE).padded_batch
3) for x in ds_batch: tf.print(x) # 打印结果 [0 1 2] [3 4 5] [6 7 8] [9 10 11] padded_batch
函数形式:padded_batch(batch_size,padded_shapes,padding_values=None,drop_remainder=False) 参数batch_size:表示要在单个批次中合并的此数据集的连续元素数
padded_batch: 构建批次,类似batch, 但可以填充到相同的形状。 window :构建滑动窗口,返回Dataset of Dataset....) tf.Tensor([4 5 6 7], shape=(4,), dtype=int64) tf.Tensor([ 8 9 10 11], shape=(4,), dtype=int64) # padded_batch
(3)padded_batch() 功能:batch()的进阶版,可以对shape不一致的连续元素进行分批。 参数: batch_size:在单个批次中合并的此数据集的连续元素个数。
Dataset API 提供了 padded_batch 帮助构造填充后的 mini-batch 数据。
. \ padded_batch( batch_size=self.batch_size, padded_shapes
我们讨论了最常用的数据集方法,但还有一些你可能感兴趣:concatenate()、zip()、window()、reduce()、shard()、flat_map()、和padded_batch()。
在padded_batch方法中,我们只填充记录的第一个元素:单词索引的序列。 在每个示例中,标签和序列长度不需要填充,因为它们只是单个数字。
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