Question

在tensorlfow数据集中，如何混合2个数据集，分别从原始数据中获取75％的数据集，从扩充数据中获取25％的数据集？

d = tf.data.Dataset.list_files("raw_data/")\
    .flat_map(tf.data.TFRecordDataset)
ad = tf.data.Dataset.list_files("augmented_data/")\
    .flat_map(tf.data.TFRecordDataset)

Answer 1

问题是您不能在数据集对象上使用len()，因此有时很难知道确切的示例数，直到您迭代整个历元。但是您可以使用take和skip方法对此进行近似。

train_dataset = dataset.take(number_examples_for_train)
test_dataset = dataset.skip(number_examples_for_train)

这些方法是彼此直接替代的。 https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/data/Dataset#take

按设定比例混合数据集

1 个答案: