WindowDataset

يجمع (أعشاش) عناصر الإدخال في مجموعة بيانات من (أعشاش) النوافذ.

"النافذة" عبارة عن مجموعة بيانات محدودة من العناصر المسطحة ذات الحجم "الحجم" (أو ربما أقل إذا لم تكن هناك عناصر إدخال كافية لملء النافذة وتم تقييم "drop_remainder" إلى خطأ).

تحدد الوسيطة "shift" عدد عناصر الإدخال التي تتحرك بها النافذة في كل تكرار. سيكون العنصر الأول في النافذة "k" هو العنصر

1 + (k-1) * shift
   

إذا كانت معلمة `الخطوة' أكبر من 1، فستتخطى كل نافذة عناصر الإدخال `(الخطوة - 1)` بين كل عنصر يظهر في النافذة. ستظل نوافذ الإخراج تحتوي على عناصر "الحجم" بغض النظر عن قيمة "الخطوة".

تحدد الوسيطة "الخطوة" خطوة عناصر الإدخال، وتحدد الوسيطة "التحول" إزاحة النافذة.

على سبيل المثال، السماح لـ `{...}` بتمثيل مجموعة بيانات:

- `tf.data.Dataset.range(7).window(2)` ينتج `{ {0, 1}, {2, 3}, {4, 5}, {6} }` - `tf.data. Dataset.range(7).window(3, 2, 1, True)` تنتج `{ {0, 1, 2}, {2, 3, 4}, {4, 5, 6} }` - `tf. data.Dataset.range(7).window(3, 1, 2, True)` تنتج `{ {0, 2, 4}, {1, 3, 5}, {2, 4, 6} }`

لاحظ أنه عند تطبيق تحويل "النافذة" على مجموعة بيانات من العناصر المتداخلة، فإنه ينتج مجموعة بيانات من النوافذ المتداخلة.

على سبيل المثال:

- `tf.data.Dataset.from_tensor_slices((range(4)، range(4))).window(2)` تنتج `{({0, 1}, {0, 1}), ({2, 3) }, {2, 3})}` - `tf.data.Dataset.from_tensor_slices({"a": range(4)}).window(2)` تنتج `{ {"a": {0, 1} }, {"أ": {2, 3} } }`