为什么我得到 DatasetV1Adapter 返回类型而不是 tf.data.Dataset.from_tensor_slices(X) 的 TensorSliceDataset答案

【问题标题】：Why I am getting DatasetV1Adapter return type instead of TensorSliceDataset for tf.data.Dataset.from_tensor_slices(X)为什么我得到 DatasetV1Adapter 返回类型而不是 tf.data.Dataset.from_tensor_slices(X) 的 TensorSliceDataset
【发布时间】：2019-07-10 05:29:07
【问题描述】：

我只是按照“使用 scikit-learn 和 tensorflow 进行机器学习实践”一书中的代码示例。

import tensorflow as tf

X = tf.range(10)
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(X)

根据这本书，我应该得到变量“数据集”的类型“TensorSliceDataset 形状：（），类型：tf.int32”，但我得到的是“DatasetV1Adapter 形状：（），类型：tf.int32”

【问题讨论】：

我发现同样的事情。我正在使用一个简单的TFRecordDataset() 管道，虽然TFRecordDataset() 构造函数确实返回了一个TFRecordDataset 对象，但只要我应用map() 操作，我就开始将DatasetV1Adapter 作为所有剩余的结果对象结果。不知道为什么会这样，但看起来很正常。
我在使用 tf 版本 1.14.0 时遇到了同样的问题。 <DatasetV1Adapter shapes: (), types: tf.int32>
你需要建议你正在使用的tensorflow版本号。较新的版本显示正确的数据类型。
tf.data.Dataset.list_files() 的问题相同。我得到一个。使用 TensorFlow 2.0

标签： python tensorflow machine-learning

【解决方案1】：

根据他们的文档，如果您使用的是 tf 2.0（或更低版本），它不支持 TensorSliceDataset，并且会给您 DatasetV1Adapter https://www.tensorflow.org/versions/r2.0/api_docs/python/tf/raw_ops

您将需要 TF 2.1.x 及更高版本

【讨论】：

有DatasetV1Adapter 的文档吗？我没找到

【解决方案2】：

您的 TensorFlow 版本可能与书中使用的版本不同。我在运行 this notebook 时遇到了类似的问题，并与我在本地运行的机器进行了比较，直到我使用 pip 而不是 anaconda 版本安装了最新版本的 TensorFlow。

【讨论】：