shuffle_files=True, batch_size=-1) train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(ds['train']) test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(ds['test']) As usual, we will start off by creating our training

datasets.mnist 数据集 “Hello TensorFlow” Try it！ 使用 tf.data.Dataset 加载数据 使用 tf.data.Dataset.from_tensor_slices 加载 List 使用 tf.data.Dataset.from_generator 加载 Generator 使用 tf.data.TextLineDataset 加载文本 “Hello

对象，才能利用 TensorFlow 提供的各种便 捷功能。通过 Dataset.from_tensor_slices 可以将训练部分的数据图片 x 和标签 y 都转换成 Dataset 对象： train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x, y)) # 构建 Dataset 对象 将数据转换成 Dataset 对象后，一般需要再添加一系列的数据集标准处理步骤，如随机打 data.Dataset.from_tensor_slices((x,y)) # 构建训练集 # 随机打散，预处理，批量化 train_db = train_db.shuffle(1000).map(preprocess).batch(512) test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test,y_test)) #构建测试集 db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((images, labels)) db = db.shuffle(1000).map(preprocess).batch(32) 我们在使用 tf.data.Dataset.from_tensor_slices 构建数据集时传入的参数是 images 和 labels 组成的 tuple，因此在对

allows the vectorization layer to build the vocabulary. train_text_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(x_train).batch(512) vectorization_layer.adapt(train_text_ds) Let’s checkout the top ten words in