tf.data.Dataset筛选？

Question

我知道可以用^{}过滤数据集：

d = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 2, 3])

d = d.filter(lambda x: x < 3)  # ==> [1, 2]

# `tf.math.equal(x, y)` is required for equality comparison
def filter_fn(x):
  return tf.math.equal(x, 1)

d = d.filter(filter_fn)  # ==> [1]

如果我想做“批量筛选”呢？我的意思是，给定一批字符串['str1', 'str2', 'str3', 'str4']，如何生成一个数据集，该数据集能够返回一个经过过滤的数据集，该数据集会吐出一批与这些字符串相对应的值：[val1_respects_str1, val2_respects_str2, val3_respects_str3, val4_respects_str4]？你知道吗

Answer 1

你想要的不是一个过滤器而是一个地图。map函数将计算映射值，例如：

d = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(list(range(100)))

def map_fn(x):
  return x*2  # if you need arbitrary python logic, use tf.py_function to wrap it

d = d.shuffle(100).batch(10).map(map_fn)