[英]How to unbatch a Tensorflow 2.0 Dataset
I have a dataset which I create with the following code working with tf.data.Dataset
:我有一个使用tf.data.Dataset
使用以下代码创建的数据集:
dataset = Dataset.from_tensor_slices(corona_new)
dataset = dataset.window(WINDOW_SIZE, 1, drop_remainder=True)
dataset = dataset.flat_map(lambda x: x.batch(WINDOW_SIZE))
dataset = dataset.map(lambda x: tf.transpose(x))
for i in dataset:
print(i.numpy())
break
which when I run it I get the following output (this is an example of one batch):当我运行它时,我得到以下 output (这是一批的例子):
[[ 0. 125. 111. 232. 164. 134. 235. 190.]
[ 0. 14. 16. 7. 9. 7. 6. 8.]
[ 0. 132. 199. 158. 148. 141. 179. 174.]
[ 0. 0. 0. 2. 0. 2. 1. 2.]
[ 0. 0. 0. 0. 3. 5. 0. 0.]]
How can I unbatch them?我怎样才能取消它们的批处理?
Found my solution.找到了我的解决方案。
In TensorFlow 2.0 you can unbatch a tf.data.Dataset
by calling the .unbatch()
function.在 TensorFlow 2.0 中,您可以通过调用tf.data.Dataset
.unbatch()
function 来取消批处理 tf.data.Dataset。
example: dataset.unbatch()
示例: dataset.unbatch()
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