如何将张量流数据集检索到 numpy 数组中

Question

我正在使用tensorflow 2.0.0。我想通过提取其内容并转换为 numpy 数组来检查数据的内容(也许还有其他更好的方法可以做到这一点(。假设dataset

<SkipDataset shapes: {features: (4,), label: ()}, types: {features: tf.float32, label: tf.int64}>

那么如何在dataset中提取features和label呢？

Answer 1

您可以使用list执行此操作，如下所示：

import tensorflow_datasets as tfds 
import tensorflow as tf
mnist = tfds.load(name="mnist", split=tfds.Split.TRAIN)
small = mnist.take(10)
print(list(small))

但是，如果您的数据集很大，请小心。