Combine des (nids de) éléments d'entrée dans un ensemble de données de (nids de) fenêtres.
Une « fenêtre » est un ensemble de données fini d'éléments plats de taille « size » (ou éventuellement moins s'il n'y a pas assez d'éléments d'entrée pour remplir la fenêtre et que « drop_remainder » est évalué à false).
L'argument `shift` détermine le nombre d'éléments d'entrée selon lesquels la fenêtre se déplace à chaque itération. Le premier élément de la `k`ième fenêtre sera l'élément
1 + (k-1) * shift
Si le paramètre `stride` est supérieur à 1, alors chaque fenêtre ignorera les éléments d'entrée `(stride - 1)` entre chaque élément qui apparaît dans la fenêtre. Les fenêtres de sortie contiendront toujours des éléments « size » quelle que soit la valeur de « stride ».
L'argument `stride` détermine la foulée des éléments d'entrée et l'argument `shift` détermine le décalage de la fenêtre.
Par exemple, laisser `{...}` représenter un ensemble de données :
- `tf.data.Dataset.range(7).window(2)` produit `{ {0, 1}, {2, 3}, {4, 5}, {6} }` - `tf.data. Dataset.range(7).window(3, 2, 1, True)` produit `{ {0, 1, 2}, {2, 3, 4}, {4, 5, 6} }` - `tf. data.Dataset.range(7).window(3, 1, 2, True)` produit `{ {0, 2, 4}, {1, 3, 5}, {2, 4, 6} }`
Notez que lorsque la transformation « fenêtre » est appliquée à un ensemble de données d'éléments imbriqués, elle produit un ensemble de données de fenêtres imbriquées.
Par exemple:
- `tf.data.Dataset.from_tensor_slices((range(4), range(4))).window(2)` produit `{({0, 1}, {0, 1}), ({2, 3 }, {2, 3})}` - `tf.data.Dataset.from_tensor_slices({"a": range(4)}).window(2)` produit `{ {"a": {0, 1} }, {"a": {2, 3} } }`
Constantes
| Chaîne | OP_NAME | Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow |
Méthodes publiques
| Sortie < TType > | comme Sortie () Renvoie le handle symbolique du tenseur. |
| WindowDataset statique | créer ( Scope scope, Operand <?> inputDataset, Operand < TInt64 > size, Operand < TInt64 > shift, Operand < TInt64 > stride, Operand < TBool > dropRemainder, List<Class<? extends TType >> outputTypes, List< Shape > Formes de sortie) Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération WindowDataset. |
| Sortie <?> | poignée () |
Méthodes héritées
Constantes
chaîne finale statique publique OP_NAME
Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow
Méthodes publiques
sortie publique < TType > asOutput ()
Renvoie le handle symbolique du tenseur.
Les entrées des opérations TensorFlow sont les sorties d'une autre opération TensorFlow. Cette méthode est utilisée pour obtenir un handle symbolique qui représente le calcul de l’entrée.
public static WindowDataset créer ( Scope scope, Operand <?> inputDataset, Operand < TInt64 > size, Operand < TInt64 > shift, Operand < TInt64 > stride, Operand < TBool > dropRemainder, List<Class<? extends TType >> outputTypes, List < Forme > Formes de sortie)
Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération WindowDataset.
Paramètres
| portée | portée actuelle |
|---|---|
| taille | Un scalaire entier, représentant le nombre d'éléments de l'ensemble de données d'entrée à combiner dans une fenêtre. Ça doit être positif. |
| changement | Un scalaire entier, représentant le nombre d'éléments d'entrée selon lesquels la fenêtre se déplace à chaque itération. La valeur par défaut est « taille ». Ça doit être positif. |
| foulée | Un scalaire entier, représentant la foulée des éléments d'entrée dans la fenêtre glissante. Ça doit être positif. La valeur par défaut de 1 signifie « conserver chaque élément d'entrée ». |
| dropRemainder | Un scalaire booléen, indiquant si la dernière fenêtre doit être supprimée si sa taille est inférieure à `window_size`. |
Retours
- une nouvelle instance de WindowDataset