python - 如何在 tensorflow 中顺序和随机读取 tf.data.Iterator ？

Question

我已经构建了我的tfrecords tensorflow 中的数据库。现在我想读取记录，起始点是某个随机值，例如 10 到 2000 之间，然后顺序读取多个记录，例如 100 到 200 之间。如何使用 tf.data.iterator 来做到这一点或 tensorflow 中的任何替代方案。

非常感谢任何帮助!!

Answer 1

您可以使用tf.data.Dataset.take和 tf.data.Dataset.skip为此。

例如，构造您的 tf.data.Dataset 对象，如下所示:

starting_point = tf.random_uniform(shape=[], dtype=tf.int64, minval=10, maxval=2000)
num_records = tf.random_uniform(shape=[], dtype=tf.int64, minval=100, maxval=200)

ds = tf.data.TFRecordDataset(...).skip(starting_point).take(num_records)

然后您可以像任何数据集一样构造迭代器和“下一个值”张量。例如:

itr = ds.make_one_shot_iterator()
(x, y) = itr.get_next()

希望有帮助。