Dataset

このデータセットの要素をバッチにグループ化します。

このデータセットの要素をバッチにグループ化します。 `batchSize` 要素より少ない場合でも、最後のバッチが含まれます。

要素が指定されたテンソルのスライスであるメモリ内 `Dataset` を作成します。このデータセットの各要素はList<Operand<?>>となり、提供されたテンソルのスライス (バッチなど) を表します。

このデータセットの各コンポーネントの形状のリストを取得します。

このデータセットの各コンポーネントの出力タイプのリストを取得します。

このデータセットを表すバリアント テンソルを取得します。

このデータセットのすべてのバッチを熱心に繰り返すイテレータを作成します。各バッチはコンポーネントのリストであり、「Output」オブジェクトとして返されます。

このメソッドにより、eager モードで実行する場合、バッチによる for-each 反復が可能になります。グラフ モードのバッチ反復については、「makeOneShotIterator」を参照してください。

このデータセットの要素を反復処理するために使用できる `DatasetIterator` を作成します。

このイテレータは、ループで要素を取得する前に、`iterator.makeInitializer(Dataset)` を呼び出して初期化する必要があります。

このデータセットの要素を反復処理するために使用できる `DatasetIterator` を作成します。 `makeOneShotIterator` を使用すると、このデータセットでイテレータが自動的に初期化されます。スキップ グラフ モードでは、イニシャライザ オペレーションがグラフのイニシャライザ リストに追加されます。これは `tf.init()` 経由で実行する必要があります。

元：

     try (Session session = new Session(graph) {
         // Immediately run initializers
         session.run(tf.init());
     }
 

Eager モードでは、この呼び出しの結果としてイニシャライザが自動的に実行されます。

このデータセットによって返されるすべての要素に関数をマッピングする新しいデータセットを返します。

たとえば、各要素が 2 つのコンポーネント (features、labels) を持つList<Operand<?>>であるとします。

電話をかける

dataset.map(components -> {
      Operand<?> features = components.get(0);
      Operand<?> labels   = components.get(1);

      return Arrays.asList(
        tf.math.mul(features, tf.constant(2)),
        tf.math.mul(labels, tf.constant(5))
      );
 );
 }

このデータセットのすべての要素にわたって、各要素のすべてのコンポーネントに関数をマップする新しいデータセットを返します。

たとえば、各要素が 2 つのコンポーネント (features、labels) を持つList<Operand<?>>であるとします。

dataset.mapAllComponents(component -> tf.math.mul(component, tf.constant(2)))を呼び出すと、各要素の `features` コンポーネントと `labels` コンポーネントの両方に関数がマップされ、それらすべてに 2 が乗算されます。

このデータセットのすべての要素にわたって、各要素の単一コンポーネントに関数をマップする新しいデータセットを返します。

たとえば、各要素が 2 つのコンポーネント (features、labels) を持つList<Operand<?>>であるとします。

dataset.mapOneComponent(0, features -> tf.math.mul(features, tf.constant(2)))を呼び出すと、関数が各要素の `features` コンポーネントにマップされ、それぞれに 2 が乗算されます。

このデータセットから `count` 個の初期要素をスキップする新しい `Dataset` を返します

このデータセットの最初の `count` 要素のみを含む新しい `Dataset` を返します。