tf.decode_csv

tf.decode_csv(
records,
record_defaults,
field_delim=’,’,
use_quote_delim=True,
name=None,
na_value=’’,
select_cols=None
)

將CSV記錄轉換為張量。每一列映射到一個張量。

rfc4180格式預計用于CSV記錄。(https://tools.ietf.org/html/rfc4180)注意，我們允許使用int或float字段來引導和跟蹤空格。

參數:

records:字符串類型的張量。每個字符串都是csv中的記錄/行，所有記錄都應該具有相同的格式。

record_defaults:具有特定類型的張量對象的列表。可接受的類型有float32、float64、int32、int64、string。輸入記錄的每列有一個張量，該列的默認值為標量，如果需要該列，則為空。
field_delim: 可選字符串。默認為“,”。用于分隔記錄中的字段的char分隔符。

use_quote_delim:可選bool。默認值為True。如果為false，則將雙引號作為字符串字段內的正則字符

name:操作的名稱(可選)。
na_value:要識別為NA/NaN的附加字符串。

select_cols:要選擇的列索引的可選排序列表。如果指定，則只解析和返回這個列子集。
返回:

張量對象的列表。具有與record_defaults相同的類型。每個張量的形狀都和記錄中的一樣。
拋出：

ValueError:如果任何參數格式錯誤。
更多請看https://blog.csdn.net/AI_LX/article/details/89513228

總結

以上是生活随笔為你收集整理的tensorflow随笔-tf.decode_csv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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