WindowDataset

(नेस्ट के) इनपुट तत्वों को विंडोज़ के (नेस्ट के) डेटासेट में संयोजित करता है।

एक "विंडो" `आकार` के फ्लैट तत्वों का एक सीमित डेटासेट है (या संभवतः कम अगर विंडो को भरने के लिए पर्याप्त इनपुट तत्व नहीं हैं और `drop_remainder` गलत पर मूल्यांकन करता है)।

`शिफ्ट` तर्क इनपुट तत्वों की संख्या निर्धारित करता है जिसके द्वारा विंडो प्रत्येक पुनरावृत्ति पर चलती है। `k`th विंडो में पहला तत्व तत्व होगा

इनपुट डेटासेट का

1 + (k-1) * shift
   

यदि `स्ट्राइड` पैरामीटर 1 से अधिक है, तो प्रत्येक विंडो विंडो में दिखाई देने वाले प्रत्येक तत्व के बीच `(स्ट्राइड - 1)` इनपुट तत्वों को छोड़ देगी। आउटपुट विंडो में `स्ट्राइड` के मान की परवाह किए बिना अभी भी `आकार` तत्व शामिल होंगे।

'स्ट्राइड' तर्क इनपुट तत्वों की स्ट्राइड निर्धारित करता है, और 'शिफ्ट' तर्क विंडो की शिफ्ट निर्धारित करता है।

उदाहरण के लिए, `{...}` को डेटासेट का प्रतिनिधित्व करने देना:

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

ध्यान दें कि जब `विंडो` परिवर्तन नेस्टेड तत्वों के डेटासेट पर लागू किया जाता है, तो यह नेस्टेड विंडो का डेटासेट तैयार करता है।

उदाहरण के लिए:

- `tf.data.Dataset.from_tensor_slices((रेंज(4), रेंज(4))).window(2)` उत्पन्न करता है `{({0, 1}, {0, 1}), ({2, 3 }, {2, 3})} - `tf.data.Dataset.from_tensor_slices({"a": रेंज(4)}).window(2)` उत्पन्न करता है `{ {"a": {0, 1} }, {"ए": {2, 3}} }`