如何使用map在tensorflow数据集中制作两个训练样例

Question

我的数据集中有很多训练样例，并且想要旋转每个训练样例，以便我得到两倍的数字。我正在使用数据集，并尝试这样：

def addrotation(images, labels):
  images_rotated_left = tf.contrib.image.rotate(images, pi/2.0)
  labels_rotated_left = tf.stack([labels[1], labels[2], labels[0]])
  return tf.stack([images,images_rotated_left]), tf.stack([labels, labels_rotated_left])

但是当我现在使用dataset = dataset.map(addrotation)时，我会得到双倍数据的示例。

是否可以以某种方式返回旋转的张量，以便将它们视为单独的示例或＆＃34;线＆＃34;？

Answer 1

没关系，我找到了解决方案： 我创建了一个包含所有旋转示例的新数据集，然后将两个数据集压缩在一起，如下所示： https://stackoverflow.com/a/47344405/984336