在 Tensorflow 数据集 API 中拆分数据集问题

Question

我正在使用tf.contrib.data.make_csv_dataset读取一个csv文件来形成一个数据集，然后我使用命令take()形成另一个只有一个元素的数据集，但它仍然返回所有elments。

这是怎么回事？我带来了下面的代码：

import tensorflow as tf
import os
tf.enable_eager_execution()
# Constants
column_names = ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'species']
class_names = ['Iris setosa', 'Iris versicolor', 'Iris virginica']
batch_size   = 1
feature_names = column_names[:-1]
label_name = column_names[-1]
# to reorient data strucute
def pack_features_vector(features, labels):
  """Pack the features into a single array."""
  features = tf.stack(list(features.values()), axis=1)
  return features, labels
# Download the file
train_dataset_url = "http://download.tensorflow.org/data/iris_training.csv"
train_dataset_fp = tf.keras.utils.get_file(fname=os.path.basename(train_dataset_url),
                                       origin=train_dataset_url)
# form the dataset
train_dataset = tf.contrib.data.make_csv_dataset(
train_dataset_fp,
batch_size, 
column_names=column_names,
label_name=label_name,
num_epochs=1)
# perform the mapping
train_dataset = train_dataset.map(pack_features_vector)
# construct a databse with one element 
train_dataset= train_dataset.take(1)
# inspect elements
for step in range(10):
    features, labels = next(iter(train_dataset))
    print(list(features))

Answer 1

基于这个答案，我们可以将数据集拆分为Dataset.take()和Dataset.skip()：

train_size = int(0.7 * DATASET_SIZE)
train_dataset = full_dataset.take(train_size)
test_dataset = full_dataset.skip(train_size)

如何修复您的代码？

不要在循环中多次创建迭代器，而是使用一个迭代器：

# inspect elements
for feature, label in train_dataset:
    print(feature)

---

代码中会发生什么导致此类行为？

1）内置python iter函数从对象获取迭代器，或者对象本身必须提供自己的迭代器。所以当你打电话给iter(train_dataset)时，称呼Dataset.make_one_shot_iterator()是等同的。

2） 默认情况下，在 tf.contrib.data.make_csv_dataset() 中，随机参数为 True （ shuffle=True ）。因此，每次调用iter(train_dataset)时，它都会创建包含不同数据的新迭代器。

3）最后，当按for step in range(10)循环时，类似于创建10个大小为1的不同迭代器，每个迭代器都有自己的数据，因为它们是洗牌的。

建议：如果你想避免这样的事情，在循环外初始化（创建）迭代器：

train_dataset = train_dataset.take(1)
iterator = train_dataset.make_one_shot_iterator()
# inspect elements
for step in range(10):
    features, labels = next(iterator)
    print(list(features))
    # throws exception because size of iterator is 1