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Métodos herdados
Da classe org.tensorflow.framework.data.Dataset conjunto de dados final | batch (long batchSize, boolean dropLastBatch) Agrupa elementos deste conjunto de dados em lotes. |
conjunto de dados final | lote (long batchSize) Agrupa elementos deste conjunto de dados em lotes. |
Conjunto de dados estático | fromTensorSlices (Ops tf, List < Operand <? >> tensores, List <Class <? extends TType >> outputTypes) Cria um `Dataset` na memória cujos elementos são fatias dos tensores fornecidos. |
Ops | |
Lista < Forma > | getOutputShapes () Obtenha uma lista de formas para cada componente deste conjunto de dados. |
Listar <Classe <? estende TType >> | getOutputTypes () Obtenha uma lista de tipos de saída para cada componente deste conjunto de dados. |
Operando <?> | getVariant () Obtenha o tensor variante que representa este conjunto de dados. |
Iterador <Lista < Operando <? >>> | iterador () Cria um iterador que itera por todos os lotes deste conjunto de dados de maneira rápida. |
DatasetIterator | makeInitializeableIterator () Cria um `DatasetIterator` que pode ser usado para iterar sobre os elementos deste conjunto de dados. |
DatasetIterator | makeOneShotIterator () Cria um `DatasetIterator` que pode ser usado para iterar sobre os elementos deste conjunto de dados. |
Conjunto de Dados | map (Função <List < Operand <? >>, List < Operand <? >>> mapeador) Retorna um novo conjunto de dados que mapeia uma função sobre todos os elementos retornados por este conjunto de dados. |
Conjunto de Dados | mapAllComponents (Função < Operando <?>, Operando <? >> mapeador) Retorna um novo conjunto de dados que mapeia uma função em todos os elementos desse conjunto de dados, em todos os componentes de cada elemento. |
Conjunto de Dados | mapOneComponent (int índice, Função < Operando <?>, Operando <? >> mapeador) Retorna um novo conjunto de dados que mapeia uma função em todos os elementos deste conjunto de dados, em um único componente de cada elemento. |
conjunto de dados final | pular (contagem longa) Retorna um novo `Dataset` que ignora os elementos iniciais` count` deste conjunto de dados |
conjunto de dados final | levar (longa contagem) Retorna um novo `Dataset` com apenas os primeiros elementos` count` deste dataset. |
Conjunto de dados estático | textLineDataset (Ops tf, String filename, String compressionType, long bufferSize) |
Conjunto de dados estático | tfRecordDataset (Ops tf, String nome do arquivo, String compressionType, long bufferSize) |
Fragmento | |
Da classe java.lang.Object boleano | igual a (objeto arg0) |
aula final <?> | getClass () |
int | hashCode () |
vazio final | notificar () |
vazio final | notificar tudo () |
Fragmento | toString () |
vazio final | espera (long arg0, int arg1) |
vazio final | espera (long arg0) |
vazio final | espera () |
Da interface java.lang.Iterable vazio abstrato | forEach (Consumidor <? super T> arg0) |
Iterador abstrato <Lista < Operando <? >>> | iterador () |
Divisor abstrato <Lista < Operando <? >>> | divisor () |
Métodos Públicos
public DatasetIterator makeInitializeableIterator ()
Cria um `DatasetIterator` que pode ser usado para iterar sobre os elementos deste conjunto de dados.
Este iterador terá que ser inicializado com uma chamada para `iterator.makeInitializer (Dataset)` antes que os elementos possam ser recuperados em um loop.
Devoluções
- Um novo `DatasetIterator` baseado na estrutura deste conjunto de dados.
Cria um `DatasetIterator` que pode ser usado para iterar sobre os elementos deste conjunto de dados. O uso de `makeOneShotIterator` garante que o iterador seja inicializado automaticamente neste conjunto de dados. pula No modo gráfico, o inicializador op será adicionado à lista inicializadora do Graph, que deve ser executada via `tf.init ()`:
Ex:
try (Session session = new Session(graph) {
// Immediately run initializers
session.run(tf.init());
}
No modo antecipado, o inicializador será executado automaticamente como resultado dessa chamada.
Devoluções
- Um novo `DatasetIterator` baseado na estrutura deste conjunto de dados.
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Última atualização 2021-04-01 UTC.
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