如何在 TensorFlow 中对数据集进行切片？答案

【问题标题】：How can slicing dataset in TensorFlow?如何在 TensorFlow 中对数据集进行切片？
【发布时间】：2020-12-05 08:15:12
【问题描述】：

我想在tf.data 中切片数据集。我的数据是这样的：

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([[0, 1, 2, 3, 4],
                                              [1, 2, 3, 4, 5],
                                              [2, 3, 4, 5, 6],
                                              [3, 4, 5, 6, 7],
                                              [4, 5, 6, 7, 8]])

那么主要数据是：

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

我想创建包含如下数据的其他张量数据集：

       [[1, 2],
       [2, 3],
       [3, 4],
       [4, 5],
       [5, 6]]

在numpy中是这样的：

dataset[:,1:3]

如何在 TensorFlow 中做到这一点？

更新：

我这样做：

dataset2 = dataset.map(lambda data: data[1:3])
for val in dataset2:
    print(val.numpy())

但我认为有很好的解决方案。

【问题讨论】：

标签： python tensorflow slice

【解决方案1】：

在我看来，您的解决方案是最好的解决方案。为了社区的利益，我使用tf.data.Dataset 的as_numpy_iterator() 方法对数据集进行切片（对您的代码进行小的语法更改）。

请参考以下代码

import tensorflow as tf

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([[0, 1, 2, 3, 4],
                                              [1, 2, 3, 4, 5],
                                              [2, 3, 4, 5, 6],
                                              [3, 4, 5, 6, 7],
                                              [4, 5, 6, 7, 8]])


dataset2 = dataset.map(lambda data: data[1:3])
for val in dataset2.as_numpy_iterator():
    print(val)

输出：

[1 2]
[2 3]
[3 4]
[4 5]
[5 6]

【讨论】：