如何解决合并 TFRecord 数据集
我有 2 个 TFRecordDatasets。一个有图像和相应的嵌入。另一个具有相应的嵌入和图像特征。我想制作一个现在有图像、嵌入和特征的数据集。
d1(image,embeddings),d2(embeddings,features) ----> D(image,embeddings,features)
解决方法
TfRecordDataset 可以使用 zip 函数进行组合。
找到以下示例工作示例。
import tensorflow as tf
images = tf.data.Dataset.range(1,4)
embeddings = tf.data.Dataset.range(4,7)
features = tf.data.Dataset.range(7,9)
ds = tf.data.Dataset.zip((a,b,d))
for element in ds.as_numpy_iterator():
print(element)
输出
(1,4,7)
(2,5,8)
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