Halaman ini diterjemahkan oleh Cloud Translation API.
Switch to English

Modul: tf.data.experimental

TensorFlow 1 versi

API eksperimental untuk membangun jaringan pipa masukan.

Modul ini berisi eksperimental Dataset sumber dan transformasi yang dapat digunakan dalam hubungannya dengan tf.data.Dataset API. Perhatikan bahwa tf.data.experimental API tidak tunduk pada jaminan kompatibilitas mundur sama seperti tf.data , tapi kami akan memberikan saran bantahan di muka menghapus fungsi yang ada.

Lihat Mengimpor Data untuk gambaran.

modul

service modul: API eksperimental untuk menggunakan layanan tf.data.

kelas-kelas

class AutoShardPolicy : Merupakan jenis auto-sharding kami memungkinkan.

class CheckpointInputPipelineHook : Checkpoints negara pipa masukan setiap N langkah atau detik.

class CsvDataset : Sebuah Dataset yang terdiri garis dari satu atau lebih file CSV.

class DistributeOptions : Pilihan Merupakan untuk pengolahan data terdistribusi.

class MapVectorizationOptions pilihan Merupakan untuk optimasi MapVectorization:.

class OptimizationOptions : Pilihan Merupakan dataset optimasi.

class Optional : Merupakan nilai yang mungkin atau mungkin tidak hadir.

class RandomDataset : Sebuah Dataset nilai pseudorandom.

class Reducer : Sebuah peredam digunakan untuk mengurangi satu set elemen.

class SqlDataset : Sebuah Dataset yang terdiri dari hasil dari query SQL.

class StatsAggregator : Sebuah sumber daya stateful bahwa statistik agregat dari satu atau lebih iterator.

class StatsOptions pilihan Merupakan untuk mengumpulkan dataset statistik menggunakan: StatsAggregator .

class TFRecordWriter : Menulis dataset ke file TFRecord.

class ThreadingOptions pilihan Merupakan untuk threading dataset:.

fungsi

Counter(...) : Menciptakan Dataset yang menghitung dari start dalam langkah ukuran step .

assert_cardinality(...) : menegaskan kardinalitas dataset masukan.

bucket_by_sequence_length(...) : Sebuah transformasi yang ember elemen dalam Dataset oleh panjang.

bytes_produced_stats(...) : Rekaman jumlah byte yang dihasilkan oleh setiap elemen dari dataset masukan.

cardinality(...) : Mengembalikan kardinalitas dataset , jika diketahui.

choose_from_datasets(...) : Menciptakan dataset yang deterministik memilih unsur-unsur dari datasets .

copy_to_device(...) : Sebuah transformasi yang salinan dataset elemen untuk diberikan target_device .

dense_to_ragged_batch(...) : Sebuah transformasi yang batch compang-camping elemen ke tf.RaggedTensor s.

dense_to_sparse_batch(...) : Sebuah transformasi yang batch compang-camping elemen ke tf.sparse.SparseTensor s.

enumerate_dataset(...) : Sebuah transformasi yang menyebutkan unsur-unsur dataset. (Usang)

from_variant(...) : Constructs dataset dari varian dan struktur yang diberikan.

get_next_as_optional(...) : Pengembalian sebuah tf.experimental.Optional dengan elemen berikutnya dari iterator. (Usang)

get_single_element(...) : Mengembalikan elemen tunggal dalam dataset sebagai struktur bersarang tensor.

get_structure(...) : Mengembalikan tanda tangan jenis untuk elemen dari dataset input / iterator.

group_by_reducer(...) : Sebuah transformasi yang kelompok elemen dan melakukan pengurangan.

group_by_window(...) : Sebuah transformasi yang kelompok jendela elemen dengan kunci dan mengurangi mereka.

ignore_errors(...) : Menciptakan Dataset dari yang lain Dataset dan diam-diam mengabaikan kesalahan.

latency_stats(...) : Rekaman latency memproduksi setiap elemen dari dataset masukan.

load(...) : Beban dataset disimpan sebelumnya.

make_batched_features_dataset(...) : Pengembalian sebuah Dataset kamus fitur dari Example protos.

make_csv_dataset(...) : Membaca file CSV ke dataset.

make_saveable_from_iterator(...) : Mengembalikan SaveableObject untuk menyimpan / memulihkan keadaan iterator menggunakan Saver. (Usang)

map_and_batch(...) : Pelaksanaan Fused dari map dan batch . (Usang)

parallel_interleave(...) : Sebuah versi paralel dari Dataset.interleave() transformasi. (Usang)

parse_example_dataset(...) : Sebuah transformasi yang mengurai Example protos menjadi dict dari tensor.

prefetch_to_device(...) : Sebuah transformasi yang prefetches nilai dataset ke diberikan device .

rejection_resample(...) : Sebuah transformasi yang resamples dataset untuk mencapai target distribusi.

sample_from_datasets(...) : Sampel elemen secara acak dari dataset di datasets .

save(...) : Menyimpan isi dataset yang diberikan.

scan(...) : Sebuah transformasi yang memindai fungsi di sebuah dataset masukan.

shuffle_and_repeat(...) : Shuffles dan mengulangi Dataset, reshuffle dengan setiap pengulangan. (Usang)

snapshot(...) : API untuk bertahan output dari dataset masukan.

take_while(...) : Sebuah transformasi yang berhenti dataset iterasi berdasarkan predicate .

to_variant(...) : Mengembalikan varian mewakili dataset yang diberikan.

unbatch(...) : Splits unsur dataset ke dalam beberapa elemen pada dimensi batch. (Usang)

unique(...) : Menciptakan Dataset dari yang lain Dataset , membuang duplikat.

Anggota lain

  • AUTOTUNE = -1
  • INFINITE_CARDINALITY = -1
  • UNKNOWN_CARDINALITY = -2