Question

我找到了很多文档/论坛，讲述了如何将csv转换为Tensorflow数据集，但没有一个人说过如何将数据集转换为csv。我现在有两列的csv（文件名，权重-以后可以添加更多列）。我将其读入tensorflow并创建一个数据集。在脚本末尾，第二列被修改，我需要将这些列保存到csv中。我需要在csv（而不是检查点）中使用它们，因为我可能需要在Matlab上进行处理。

我试图调用数据集map函数，并试图保存到map函数内部的csv中。但是它没有按预期工作。

#reading csv to dataset

def map_func1(line):
    FIELD_DEFAULTS = [[""], [0.0]]  
    sample,weight = tf.decode_csv(line, FIELD_DEFAULTS)
    return sample,weight

ds = tf.data.TextLineDataset('sample_weights.csv')
ds_1 = ds.map(map_func1)

# then the dataset is modified to ds_2 then, not including code- it's just another map func

# trying to save to csv - 


def map_func3(writer,x):
    x0,x1 = x
    writer.writerow([x0,x1])
    return x 

with open('sample_weights_mod.csv','w') as file:
    writer = csv.writer(file)
    ds_3 = ds_2.map(lambda *x: map_func3(writer,x))

这不能按预期工作，只是将张量形状写入csv Tensor（“ arg0：0”，shape =（），dtype = string）Tensor（“ arg1：0”，shape =（），dtype = float32 ）

此解决方案可能是一个不好的解决方案。我真的需要一种巧妙的方法来做到这一点

如何将Tensorflow数据集保存到csv？

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