如何使用TensorF中的“group_by_window”函数

Question

在TensorFlow的新输入管道函数集中，可以使用“groupby_window”函数将多组记录组合在一起。文档中对此进行了描述：

dataset#group_by_window" rel="noreferrer">https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/data/Dataset#group_by_window

我不完全理解这里用来描述函数的解释，我倾向于通过例子来学习。我在网上找不到这个函数的任何示例代码。有人能给我一个简单的、可运行的函数示例来演示它是如何工作的，以及如何赋予这个函数什么？在

Answer 1

对于tensorflow 1.9.0版 我可以举个简单的例子：

import tensorflow as tf
import numpy as np
components = np.arange(100).astype(np.int64)
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(components)
dataset = dataset.apply(tf.contrib.data.group_by_window(key_func=lambda x: x%2, reduce_func=lambda _, els: els.batch(10), window_size=100)
iterator = dataset.make_one_shot_iterator()
features = iterator.get_next()
sess = tf.Session()
sess.run(features) # array([ 0,  2,  4,  6,  8, 10, 12, 14, 16, 18], dtype=int64)

第一个参数key_func将数据集中的每个元素映射到一个键。在

window_size定义给reduce_fund的存储桶大小。在

在reduce_func中，您将收到一个window_size元素的块。你可以随意洗牌、分批或填充。在

{bucktinu使用动态填充和bucktintu进行编辑：

如果你有一个tf.contrib.dataset，它包含(sequence, sequence_length, label)，序列是的张量tf.int64型公司名称：

^{pr2}$