알려진 직접 서브클래스 |
잠재적으로 큰 독립 요소(샘플) 목록을 나타내며 이러한 요소 전체에 걸쳐 반복 및 변환을 수행할 수 있습니다.
공공 생성자
공개 방법
최종 데이터세트 | 배치 (긴 배치 크기, 부울 dropLastBatch) 이 데이터 세트의 요소를 배치로 그룹화합니다. |
최종 데이터세트 | 배치 (긴 배치 크기) 이 데이터 세트의 요소를 배치로 그룹화합니다. |
정적 데이터세트 | fromTensorSlices (Ops tf, List< Operand <?>> 텐서, List<Class<? 확장 TType >> outputTypes) 요소가 주어진 텐서의 조각인 메모리 내 '데이터 세트'를 생성합니다. |
운영 | |
목록< 모양 > | getOutputShapes () 이 데이터세트의 각 구성요소에 대한 모양 목록을 가져옵니다. |
목록<클래스<? TType 확장 >> | getOutputTypes () 이 데이터세트의 각 구성요소에 대한 출력 유형 목록을 가져옵니다. |
피연산자 <?> | getVariant () 이 데이터 세트를 나타내는 변형 텐서를 가져옵니다. |
Iterator<목록< 피연산자 <?>>> | 반복자 () 이 Dataset의 모든 배치를 열심히 반복하는 반복자를 만듭니다. |
데이터세트반복자 | makeInitializeableIterator () 이 데이터 세트의 요소를 반복하는 데 사용할 수 있는 `DatasetIterator`를 만듭니다. |
데이터세트반복자 | makeOneShotIterator () 이 데이터 세트의 요소를 반복하는 데 사용할 수 있는 `DatasetIterator`를 만듭니다. |
데이터세트 | |
데이터세트 | mapAllComponents (함수< 피연산자 <?>, 피연산자 <?>> 매퍼) 각 요소의 모든 구성요소에서 이 데이터세트의 모든 요소에 걸쳐 함수를 매핑하는 새 데이터세트를 반환합니다. |
데이터세트 | mapOneComponent (int 인덱스, Function< Operand <?>, Operand <?>> 매퍼) 각 요소의 단일 구성요소에서 이 데이터세트의 모든 요소에 걸쳐 함수를 매핑하는 새 데이터세트를 반환합니다. |
최종 데이터세트 | 건너뛰기 (긴 카운트) 이 데이터세트에서 초기 요소 `count`개를 건너뛰는 새 `데이터세트`를 반환합니다. |
최종 데이터세트 | 걸릴 (긴 카운트) 이 데이터세트의 첫 번째 '개수' 요소만 포함된 새 '데이터세트'를 반환합니다. |
정적 데이터세트 | textLineDataset (Ops tf, 문자열 파일 이름, 문자열 압축 유형, 긴 버퍼 크기) |
정적 데이터세트 | tfRecordDataset (Ops tf, 문자열 파일 이름, 문자열 압축 유형, 긴 버퍼 크기) |
끈 | toString () |
상속된 메서드
공공 생성자
공개 방법
공개 최종 데이터 세트 배치 (long BatchSize, 부울 dropLastBatch)
이 데이터 세트의 요소를 배치로 그룹화합니다.
매개변수
배치 크기 | 배치당 원하는 요소 수 |
---|---|
dropLastBatch | 'batchSize' 요소보다 적은 경우 최종 배치를 생략할지 여부입니다. |
보고
- 일괄 데이터세트
공개 최종 데이터 세트 배치 (긴 배치 크기)
이 데이터 세트의 요소를 배치로 그룹화합니다. 'batchSize' 요소보다 적은 경우에도 마지막 배치를 포함합니다.
매개변수
배치 크기 | 배치당 원하는 요소 수 |
---|
보고
- 일괄 데이터세트
공개 정적 데이터 세트 fromTensorSlices (Ops tf, List< Operand <?>> 텐서, List<Class<? 확장 TType >> outputTypes)
요소가 주어진 텐서의 조각인 메모리 내 '데이터 세트'를 생성합니다. 이 데이터세트의 각 요소는 제공된 텐서의 조각(예: 배치)을 나타내는 List<Operand<?>>
입니다.
매개변수
tf | 작전 접근자 |
---|---|
텐서 | 이 데이터 세트의 구성 요소(예: 기능, 레이블)를 나타내는 Operand<?> 목록 |
출력 유형 | 이 데이터 세트의 각 구성 요소의 데이터 유형을 나타내는 텐서 유형 클래스 목록입니다. |
보고
- 새로운 '데이터 세트'
공개 작전 getOpsInstance ()
공용 Iterator<List< 피연산자 <?>>> 반복자 ()
이 Dataset의 모든 배치를 열심히 반복하는 반복자를 만듭니다. 각 배치는 '출력' 객체로 반환되는 구성 요소 목록입니다.
이 방법을 사용하면 Eager 모드에서 실행할 때 일괄 처리를 통해 각 반복을 수행할 수 있습니다. 그래프 모드 일괄 반복에 대해서는 `makeOneShotIterator`를 참조하세요.
보고
- 이 데이터 세트의 배치를 통한 반복자입니다.
공개 DatasetIterator makeInitializeableIterator ()
이 데이터 세트의 요소를 반복하는 데 사용할 수 있는 `DatasetIterator`를 만듭니다.
이 반복자는 루프에서 요소를 검색하기 전에 `iterator.makeInitializer(Dataset)`에 대한 호출로 초기화되어야 합니다.
보고
- 이 데이터 세트의 구조를 기반으로 하는 새로운 `DatasetIterator`입니다.
공개 DatasetIterator makeOneShotIterator ()
이 데이터 세트의 요소를 반복하는 데 사용할 수 있는 `DatasetIterator`를 만듭니다. `makeOneShotIterator`를 사용하면 이 데이터세트에서 반복자가 자동으로 초기화됩니다. 건너뛰기 그래프 모드에서 초기화 작업은 `tf.init()`를 통해 실행되어야 하는 그래프의 초기화 목록에 추가됩니다.
전:
try (Session session = new Session(graph) { // Immediately run initializers session.run(tf.init()); }
Eager 모드에서는 이 호출의 결과로 초기화 프로그램이 자동으로 실행됩니다.
보고
- 이 데이터 세트의 구조를 기반으로 하는 새로운 `DatasetIterator`입니다.
공용 데이터세트 맵 (Function<List< Operand <?>>, List< Operand <?>>> 매퍼)
이 데이터세트에서 반환된 모든 요소에 함수를 매핑하는 새 데이터세트를 반환합니다.
예를 들어, 각 요소가 2개의 구성 요소(기능, 레이블)가 있는 List<Operand<?>>
가정합니다.
부름
dataset.map(components -> {
Operand<?> features = components.get(0);
Operand<?> labels = components.get(1);
return Arrays.asList(
tf.math.mul(features, tf.constant(2)),
tf.math.mul(labels, tf.constant(5))
);
);
}
기능을 'features' 및 'labels' 구성요소에 매핑하여 기능에 2를 곱하고 라벨에 5를 곱합니다. 매개변수
매퍼 | 이 반복자의 각 요소에 적용할 함수입니다. |
---|
보고
- 이 반복자의 각 요소에 '매퍼'를 적용하는 새 데이터 세트입니다.
공용 데이터세트 mapAllComponents (함수< 피연산자 <?>, 피연산자 <?>> 매퍼)
각 요소의 모든 구성요소에서 이 데이터세트의 모든 요소에 걸쳐 함수를 매핑하는 새 데이터세트를 반환합니다.
예를 들어, 각 요소가 2개의 구성 요소(기능, 레이블)가 있는 List<Operand<?>>
가정합니다.
dataset.mapAllComponents(component -> tf.math.mul(component, tf.constant(2)))
를 호출하면 각 요소의 `features` 및 `labels` 구성 요소 모두에 대해 함수를 매핑하여 모두 2를 곱합니다.
매개변수
매퍼 | 각 컴포넌트에 적용할 기능 |
---|
보고
- 각 요소의 모든 구성 요소에 '매퍼'를 적용하는 새로운 데이터 세트입니다.
공용 데이터세트 mapOneComponent (int index, Function< Operand <?>, Operand <?>> 매퍼)
각 요소의 단일 구성요소에서 이 데이터세트의 모든 요소에 걸쳐 함수를 매핑하는 새 데이터세트를 반환합니다.
예를 들어, 각 요소가 2개의 구성 요소(기능, 레이블)가 있는 List<Operand<?>>
가정합니다.
dataset.mapOneComponent(0, features -> tf.math.mul(features, tf.constant(2)))
를 호출하면 각 요소의 'features' 구성 요소에 함수를 매핑하고 각 요소에 2를 곱합니다.
매개변수
색인 | 변환할 구성 요소의 인덱스입니다. |
---|---|
매퍼 | 대상 구성요소에 적용할 함수입니다. |
보고
- 선택한 인덱스의 구성 요소에 '매퍼'를 적용하는 새 데이터 세트입니다.
공개 최종 데이터세트 건너뛰기 (긴 개수)
이 데이터세트에서 초기 요소 `count`개를 건너뛰는 새 `데이터세트`를 반환합니다.
매개변수
세다 | 새 데이터세트를 구성하기 위해 `건너뛰`할 요소의 수입니다. |
---|
보고
- `count` 요소가 제거된 새 데이터세트입니다.
공개 최종 데이터 세트 소요 (긴 개수)
이 데이터세트의 첫 번째 '개수' 요소만 포함된 새 '데이터세트'를 반환합니다.
매개변수
세다 | 이 데이터세트에서 '가져올' 요소 수입니다. |
---|
보고
- 이 데이터세트의 첫 번째 'count' 요소를 포함하는 새 데이터세트입니다.