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python - tf.data.Dataset.map() 和 tf.data.Dataset.apply() 之间的区别

转载 作者:太空狗 更新时间:2023-10-29 17:00:40 24 4
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随着最近升级到 1.4 版,Tensorflow 在库核心中包含了 tf.dataversion 1.4 release notes 中描述的一项“主要新功能”是tf.data.Dataset.apply() ,这是一个“方法应用自定义转换函数”。这与现有的 tf.data.Dataset.map() 有何不同?

最佳答案

不同的是map会对Dataset的每个元素分别执行一个函数,而apply会对整体执行一个函数数据集一次(例如 group_by_window 在文档中作为示例给出)。

apply 的参数是一个函数,当 map 的参数时,它接受一个 Dataset 并返回一个 Dataset > 是一个接受一个元素并返回一个转换元素的函数。

关于python - tf.data.Dataset.map() 和 tf.data.Dataset.apply() 之间的区别,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/47091726/

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