tf.data.Dataset.from_tensor_slices()，是常見的數據處理函數，它的作用是將給定的元組（turple）、列表（list）、張量（tensor）等特征進行特征切片。切片的范圍是從最外層維度開始的。
更具體的，假設我們有一組特征集合（features），以及這組數據集合所對應的標簽集合（labels），那么我們如何將每個數據與其對應的標簽進行組合，構成一個個完整訓練數據集合（[feature_1, label_1]，[feature_2, label_2],........）.講道理，tf.data.Dataset.from_tensor_slices函數就是完成這個需求。

例：

import tensorflow as tfa = tf.random_uniform((4,3)) b = tf.random_uniform((4,1)) data1 = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((a,b)) data2 = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(a) print(data1) print(data2)>>> <DatasetV1Adapter shapes: ((3,), (1,)), types: (tf.float32, tf.float32)>>>> <DatasetV1Adapter shapes: (3,), types: tf.float32>

我們可以看到返回值是一個DatasetV1Adapter，這是一個數據迭代器。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的记录 之 tensorflow函数：tf.data.Dataset.from_tensor_slices的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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