Conjunto de datos

@available(*, deprecated, message: "Datasets will be removed in S4TF v0.10. Please use the new Batches API instead.")
@frozen
public struct Dataset<Element> where Element : TensorGroup

extension Dataset: Sequence

Representa un conjunto potencialmente grande de elementos.

Se puede utilizar un Dataset para representar una canalización de entrada como una colección de tensores de elementos.

• inicio(_handle:)
  Declaración

  public init(_handle: VariantHandle)

• init(semilla aleatoria:)
  Declaración

  public init(randomSeed: Int64)

• inicio(elementos:)
  Crea un conjunto de datos a partir de un lote de elementos como un tensor.

  Declaración

  public init(elements: Element)

• Iterador
  Declaración

  public typealias Iterator = DatasetIterator<Element>

• hacerIterador()
  Devuelve un iterador sobre los elementos de este conjunto de datos.

  Declaración

  public func makeIterator() -> DatasetIterator<Element>

• mapa(_:)
  Declaración

  public func map<ResultElement: TensorGroup>(
    _ transform: (Element) -> ResultElement
  ) -> Dataset<ResultElement>

• mapa(parallelCallCount:_:)
  Declaración

  public func map<ResultElement: TensorGroup>(
    parallelCallCount: Int,
    _ transform: (Element) -> ResultElement
  ) -> Dataset<ResultElement>

• filtrar(_:)
  Declaración

  public func filter(_ isIncluded: (Element) -> Tensor<Bool>) -> Dataset

• captado previamente (recuento:)
  Declaración

  public func prefetched(count: Int) -> Dataset

• barajado(sampleCount:randomSeed:reshuffleForEachIterator:)
  Declaración

  public func shuffled(
    sampleCount: Int,
    randomSeed: Int64,
    reshuffleForEachIterator: Bool = true
  ) -> Dataset

• por lotes (_:)
  Declaración

  public func batched(_ batchSize: Int) -> Dataset

• repetido(cuenta:)
  Declaración

  public func repeated(count: Int? = nil) -> Dataset