tf.data.Dataset.from_tensor_slices 的用法

将python列表和numpy数组转换成tensorflow的dataset 只有dataset才能被model.fit函数训练

import tensorflow as tf
import numpy as np

numpy_data = np.arange(16) # 创建numpy数组
numpy_data

array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15])

numpy_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
    numpy_data  # numpy数组转tf.Tensor数组（即：TensorSliceDataset）
)
numpy_dataset

for data in numpy_dataset:
    print(data)

tf.Tensor(0, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(2, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(3, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(4, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(5, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(6, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(7, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(8, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(9, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(10, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(11, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(12, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(13, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(14, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(15, shape=(), dtype=int32)

list_data = list(range(10))  # 创建列表
list_data

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

list_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
    list_data  # list转tf.Tensor数组（即：TensorSliceDataset）
)
list_data

for data in list_data:
    print(data)

tf.Tensor(0, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(2, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(3, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(4, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(5, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(6, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(7, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(8, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(9, shape=(), dtype=int32)