#python #tensorflow #concatenation #tensorflow-datasets #data-augmentation
Вопрос:
Я пытаюсь объединить эти два набора данных карты в один. Другими словами, я пытаюсь расширить свой набор данных.
ds = ds.map(lambda x, y: (load_aug(tf.image.resize(x, size)), y)) ds1 = ds1.map(lambda x, y: (tf.image.resize(x, size), y)) ds-это дополненная версия набора данных. ds1 — это обычный неаугментированный набор данных. Форма изображений в обоих наборах данных одинакова.
Комментарии:
1. В чем заключается вопрос ?
2. @Kris Я пытаюсь объединить как ds, так и ds1, чтобы стать одним набором карт
Ответ №1:
Вы можете использовать zip или concatenate комбинировать оба набора данных карты:
import tensorflow as tf ds = tf.data.Dataset.range(1, 4) ds1 = tf.data.Dataset.range(4, 8) train_dataset = tf.data.Dataset.zip((ds, ds1)) # or train_dataset = ds.concatenate(ds1) Комментарии:
1. большое спасибо! Кстати, что, если бы я хотел смешать их вместе, а не объединять в конце?
2. Просто застегните молнию вместе,
train_dataset = tf.data.Dataset.zip((ds, ds1))а затем используйтеtrain_dataset.map(your_mix_up_function), чтобы делать все, что вы хотите.