WindowDataset

উইন্ডোজের (নেস্টের) একটি ডেটাসেটে ইনপুট উপাদানগুলিকে একত্রিত করে।

একটি "উইন্ডো" হল `আকার` আকারের ফ্ল্যাট উপাদানগুলির একটি সীমিত ডেটাসেট (অথবা সম্ভবত কম যদি উইন্ডোটি পূরণ করার জন্য যথেষ্ট ইনপুট উপাদান না থাকে এবং `ড্রপ_অবশিষ্ট` মিথ্যা মূল্যায়ন করে)।

'শিফ্ট' আর্গুমেন্ট ইনপুট উপাদানের সংখ্যা নির্ধারণ করে যার দ্বারা উইন্ডোটি প্রতিটি পুনরাবৃত্তিতে চলে। `k`তম উইন্ডোর প্রথম উপাদানটি হবে উপাদান

ইনপুট ডেটাসেটের

1 + (k-1) * shift
   

যদি `স্ট্রাইড` প্যারামিটার 1-এর বেশি হয়, তাহলে প্রতিটি উইন্ডো এড়িয়ে যাবে `(স্ট্রাইড - 1)` উইন্ডোতে প্রদর্শিত প্রতিটি উপাদানের মধ্যে ইনপুট উপাদান। আউটপুট উইন্ডোতে এখনও `আকার` উপাদান থাকবে `স্ট্রাইড` এর মান নির্বিশেষে।

'স্ট্রাইড' আর্গুমেন্ট ইনপুট উপাদানগুলির অগ্রগতি নির্ধারণ করে, এবং 'শিফ্ট' আর্গুমেন্ট উইন্ডোর স্থানান্তর নির্ধারণ করে।

উদাহরণস্বরূপ, `{...}` কে একটি ডেটাসেট উপস্থাপন করতে দেওয়া:

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

মনে রাখবেন যে যখন 'উইন্ডো' রূপান্তরটি নেস্টেড উপাদানগুলির একটি ডেটাসেটে প্রয়োগ করা হয়, তখন এটি নেস্টেড উইন্ডোগুলির একটি ডেটাসেট তৈরি করে৷

উদাহরণ স্বরূপ:

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