Giriş öğelerini (yuvalarını) pencerelerden (yuvalarından) oluşan bir veri kümesinde birleştirir.
Bir "pencere", "boyut" boyutunda düz öğelerden oluşan sonlu bir veri kümesidir (veya pencereyi doldurmaya yetecek kadar giriş öğesi yoksa ve "drop_remainder" false olarak değerlendirilirse daha az olabilir).
'shift' argümanı, pencerenin her yinelemede hareket ettiği girdi öğelerinin sayısını belirler. 'k'inci penceredeki ilk öğe öğe olacaktır
Giriş veri kümesinin
1 + (k-1) * shift
'Adım' parametresi 1'den büyükse, her pencere, pencerede görünen her öğe arasındaki '(adım - 1)' giriş öğelerini atlayacaktır. Çıkış pencereleri, "stride" değerinden bağımsız olarak hala "size" öğelerini içerecektir.
'Adım' argümanı giriş elemanlarının adımını belirler ve 'shift' argümanı pencerenin kaymasını belirler.
Örneğin, `{...}`nin bir Veri Kümesini temsil etmesine izin vermek:
- `tf.data.Dataset.range(7).window(2)`, `{ {0, 1}, {2, 3}, {4, 5}, {6} }` - `tf.data'yı üretir. Dataset.range(7).window(3, 2, 1, True)`, `{ {0, 1, 2}, {2, 3, 4}, {4, 5, 6} }` - `tf'yi üretir. data.Dataset.range(7).window(3, 1, 2, True)`, `{ {0, 2, 4}, {1, 3, 5}, {2, 4, 6} }' üretir
'Pencere' dönüşümü iç içe geçmiş öğelerden oluşan bir veri kümesine uygulandığında, iç içe geçmiş pencerelerden oluşan bir veri kümesi ürettiğini unutmayın.
Örneğin:
- `tf.data.Dataset.from_tensor_slices((range(4), range(4))).window(2)` şunu üretir: `{({0, 1}, {0, 1}), ({2, 3) }, {2, 3})}` - `tf.data.Dataset.from_tensor_slices({"a": range(4)}).window(2)` şunu üretir: `{ {"a": {0, 1} }, {"a": {2, 3} } }`
Sabitler
| Sicim | OP_NAME | Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı |
Genel Yöntemler
| Çıkış < TType > | Çıkış olarak () Tensörün sembolik tutamacını döndürür. |
| statik PencereVeri Kümesi | create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <?> inputDataset, İşlenen < TInt64 > size, İşlenen < TInt64 > kaydırma, İşlenen < TInt64 > adım, İşlenen < TBool > dropRemainder, Liste<Sınıf<? extends TType >> çıktı Türleri, Liste< Şekil > çıktı Şekilleri) Yeni bir WindowDataset işlemini saran bir sınıf oluşturmak için fabrika yöntemi. |
| Çıkış <?> | halletmek () |
Kalıtsal Yöntemler
Sabitler
genel statik son Dize OP_NAME
Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı
Genel Yöntemler
genel Çıkış < TType > asOutput ()
Tensörün sembolik tutamacını döndürür.
TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girişin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tanıtıcı elde etmek için kullanılır.
public static WindowDataset create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <?> inputDataset, İşlenen < TInt64 > boyut, İşlenen < TInt64 > kaydırma, İşlenen < TInt64 > adım, İşlenen < TBool > dropRemainder, Liste<Sınıf<? extends TType >> çıktı Türleri, Liste < Şekil > çıktı Şekilleri)
Yeni bir WindowDataset işlemini saran bir sınıf oluşturmak için fabrika yöntemi.
Parametreler
| kapsam | mevcut kapsam |
|---|---|
| boyut | Giriş veri kümesinin bir pencerede birleştirilecek öğelerinin sayısını temsil eden bir tamsayı skaler. Olumlu olmalı. |
| vardiya | Pencerenin her yinelemede hareket ettiği giriş öğelerinin sayısını temsil eden bir tam sayı skaler. Varsayılan "boyut"tur. Olumlu olmalı. |
| adım | Kayan penceredeki giriş öğelerinin adımını temsil eden bir tamsayı skaler. Olumlu olmalı. Varsayılan 1 değeri "her giriş öğesini koru" anlamına gelir. |
| bırakKalan | Boyutu "window_size"dan küçükse son pencerenin bırakılıp bırakılmayacağını temsil eden bir Boole skaleri. |
İadeler
- WindowDataset'in yeni bir örneği