Question

我有一个tf.data.Dataset个实例，其中包含3个不同的功能

label这是一个标量
sequence_feature这是一系列标量
seq_of_seqs_feature这是一系列序列特征

我正在尝试使用tf.data.Dataset.padded_batch()生成填充数据作为我模型的输入 - 我希望以不同的方式填充每个功能。

批处理示例：

[{'label': 24,
  'sequence_feature': [1, 2],
  'seq_of_seqs_feature': [[11.1, 22.2],
                          [33.3, 44.4]]},
 {'label': 32,
  'sequence_feature': [3, 4, 5],
  'seq_of_seqs_feature': [[55.55, 66.66]]}]

预期产出：

[{'label': 24,
  'sequence_feature': [1, 2, 0],
  'seq_of_seqs_feature': [[11.1, 22.2],
                          [33.3, 44.4]]},
 {'label': 32,
  'sequence_feature': [3, 4, 5],
  'seq_of_seqs_feature': [[55.55, 66.66],
                           0.0, 0.0    ]}]

正如您所看到的，label功能不应填充，sequence_feature和seq_of_seqs_feature应填充给定批次中相应的最长条目。

Answer 1

tf.data.Dataset.padded_batch()方法允许您为生成的批次的每个组件（要素）指定padded_shapes。例如，如果您的输入数据集名为ds：

padded_ds = ds.padded_batch(
    BATCH_SIZE,
    padded_shapes={
        'label': [],                          # Scalar elements, no padding.
        'sequence_feature': [None],           # Vector elements, padded to longest.
        'seq_of_seqs_feature': [None, None],  # Matrix elements, padded to longest
    })                                        # in each dimension.

请注意，padded_shapes参数与输入数据集的元素具有相同的结构，因此在这种情况下，它需要一个包含与您的功能名称匹配的键的字典。

tf.data.Dataset.padded_batch填充不同的每个功能

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