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tensorflow基础语法

https://blog.csdn.net/kwame211/article/details/78579035

Dataset.from_tensor_slices

基本概念:Dataset与Iterator
让我们从基础的类来了解Dataset API。参考Google官方给出的Dataset API中的类图:

在初学时,我们只需要关注两个最重要的基础类:Dataset和Iterator。

Dataset可以看作是相同类型“元素”的有序列表。在实际使用时,单个“元素”可以是向量,也可以是字符串、图片,甚至是tuple或者dict。

先以最简单的,Dataset的每一个元素是一个数字为例:

import tensorflow as tf
import numpy as np
 
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]))

这样,我们就创建了一个dataset,这个dataset中含有5个元素,分别是1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0。

如何将这个dataset中的元素取出呢?方法是从Dataset中示例化一个Iterator,然后对Iterator进行迭代。

在非Eager模式下,读取上述dataset中元素的方法为:

iterator = dataset.make_one_shot_iterator()
one_element = iterator.get_next()
with tf.Session() as sess:
    for i in range(5):
        print(sess.run(one_element))

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