我有一个生成数据和标签yield data, labels的生成器，其中数据是numpy.ndarray，具有可变行和500个dtype=float32类型的列，标签是numpy.int64的整数。
我尝试将此数据传递到TensorFlow from_generator函数以创建TensorFlow数据集：tf.data.Dataset.from_generator
文档中说from_generator函数需要一个参数output_signature作为输入，但是我很难理解如何构建这个output_signature。
如何为我描述的生成器生成output_signature？
谢谢你，谢谢你
编辑：我使用tf.type_spec_from_value得到这个：
dataset = tf.data.Dataset.from_generator(
datagen_row,
output_signature=(
tf.TensorSpec(shape=(None, 512), dtype=tf.float32, name=None),
tf.TensorSpec(shape=(), dtype=tf.int64, name=None)
)
)但是，当第一种数据类型的行数不同时，使用None是否正确？
1条答案
按热度按时间uhry853o1#
如果datagen_row（）函数生成input_data，标签格式为500和1，那么output_signature应该是：
其中第一个TensorSpec用于数据格式，第二个用于标签格式。但如果您在此处发布函数+可能的数据示例或数据形状，则会有所帮助。否则很难提供帮助。