Tff:定义Tensorflow.take()函数的用法



我试图模仿这里提供的联合学习实现:使用tff的clientData,以便清楚地理解代码。我已经到了需要澄清的地步。

def preprocess_dataset(dataset):
"""Create batches of 5 examples, and limit to 3 batches."""
def map_fn(input):
return collections.OrderedDict(
x=tf.reshape(input['pixels'], shape=(-1, 784)),
y=tf.cast(tf.reshape(input['label'], shape=(-1, 1)), tf.int64),
)
return dataset.batch(5).map(
map_fn, num_parallel_calls=tf.data.experimental.AUTOTUNE).take(5)
  1. dataset.batch(5)指的是什么?这些批次是从数据中提取用于训练的,而这3个批次是用于测试的吗
  2. .take(5)是什么意思

在行中:

dataset.batch(5).map(
map_fn, num_parallel_calls=tf.data.experimental.AUTOTUNE).take(5)

您首先将dataset中的样本分成5个批次。然后,将map_fn函数应用于dataset中的每个批次(一次5个样本(。最后,使用dataset.take(5),您将从dataset返回5个批次,其中每个批次有5个样本。

在您链接的示例中,client_data包含多个tf数据集。

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