我想弄清楚tf.data.Dataset.batch如何与我的数据集一起工作。我的数据集如下所示：

dataset = tf.convert_to_tensor([[5.1, 3.3, 1.7, 0.5,],[5.9, 3.0, 4.2, 1.5],[6.9, 3.1, 5.4, 2.1],[2.3, 1.3, 6.4, 9.3]])

然后我使用batch方法：

dataset = dataset.batch(2)

并迭代数据集一次。

x = tfe.Iterator(dataset).next()

正如我所料，结果应该是一个2*4的数组，但它返回了整个4*4的数据集。

谁能详细解释一下如何应用batch方法？

回答：

你需要将你的dataset Tensor转换为TensorSliceDataset，也就是告诉Tensorflow切片这个张量并创建一个数据集。

import tensorflow as tfdata = tf.convert_to_tensor([[5.1, 3.3, 1.7, 0.5],                             [5.9, 3.0, 4.2, 1.5],                             [6.9, 3.1, 5.4, 2.1],                             [2.3, 1.3, 6.4, 9.3]])dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(data).batch(2)batch_iterator = dataset.make_one_shot_iterator().get_next()sess = tf.InteractiveSession()batch = sess.run(batch_iterator)print(batch)# [[ 5.1   3.3  1.7  0.5  ]#  [ 5.9   3.   4.2  1.5  ]]