Kết hợp (tổ) các phần tử đầu vào thành tập dữ liệu gồm (tổ) cửa sổ.
"Cửa sổ" là tập dữ liệu hữu hạn gồm các phần tử phẳng có kích thước `size` (hoặc có thể ít hơn nếu không có đủ phần tử đầu vào để lấp đầy cửa sổ và `drop_remainder` đánh giá là sai).
Đối số `shift` xác định số phần tử đầu vào mà cửa sổ di chuyển trong mỗi lần lặp. Phần tử đầu tiên trong cửa sổ thứ `k` sẽ là phần tử
1 + (k-1) * shift
Nếu tham số `sải bước` lớn hơn 1 thì mỗi cửa sổ sẽ bỏ qua các phần tử đầu vào `(stride - 1)` giữa mỗi phần tử xuất hiện trong cửa sổ. Cửa sổ đầu ra sẽ vẫn chứa các phần tử `size` bất kể giá trị của `sải bước`.
Đối số `stride` xác định bước tiến của các phần tử đầu vào và đối số `shift` xác định sự dịch chuyển của cửa sổ.
Ví dụ: để `{...}` đại diện cho Tập dữ liệu:
- `tf.data.Dataset.range(7).window(2)` tạo ra `{ {0, 1}, {2, 3}, {4, 5}, {6} }` - `tf.data. Dataset.range(7).window(3, 2, 1, True)` tạo ra `{ {0, 1, 2}, {2, 3, 4}, {4, 5, 6} }` - `tf. data.Dataset.range(7).window(3, 1, 2, True)` tạo ra `{ {0, 2, 4}, {1, 3, 5}, {2, 4, 6} }`
Lưu ý rằng khi phép chuyển đổi `window` được áp dụng cho tập dữ liệu gồm các phần tử lồng nhau, nó sẽ tạo ra tập dữ liệu gồm các cửa sổ lồng nhau.
Ví dụ:
- `tf.data.Dataset.from_tensor_slices((range(4), range(4))).window(2)` tạo ra `{({0, 1}, {0, 1}), ({2, 3 }, {2, 3})}` - `tf.data.Dataset.from_tensor_slices({"a": range(4)}).window(2)` tạo ra `{ {"a": {0, 1} }, {"a": {2, 3} } }`
Hằng số
| Sợi dây | OP_NAME | Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow |
Phương pháp công khai
| Đầu ra <TType> | asOutput () Trả về tay cầm tượng trưng của tensor. |
| Bộ dữ liệu cửa sổ tĩnh | tạo ( Phạm vi phạm vi, Toán hạng <?> inputDataset, Toán hạng < TInt64 > kích thước, Toán hạng < TInt64 > shift, Toán hạng < TInt64 > sải bước, Toán hạng < TBool > dropRemainder, Danh sách<Class<? mở rộng TType >> loại đầu ra, Danh sách< Hình dạng > hình dạng đầu ra) Phương thức gốc để tạo một lớp bao bọc một thao tác WindowDataset mới. |
| Đầu ra <?> | xử lý () |
Phương pháp kế thừa
| boolean | bằng (Đối tượng arg0) |
| Lớp cuối cùng<?> | getClass () |
| int | mã băm () |
| khoảng trống cuối cùng | thông báo () |
| khoảng trống cuối cùng | thông báoTất cả () |
| Sợi dây | toString () |
| khoảng trống cuối cùng | chờ đã (arg0 dài, int arg1) |
| khoảng trống cuối cùng | chờ đã (arg0 dài) |
| khoảng trống cuối cùng | Chờ đợi () |
| môi trường thực thi trừu tượng | env () Trả về môi trường thực thi mà op này được tạo trong đó. |
| hoạt động trừu tượng |
Hằng số
Chuỗi cuối cùng tĩnh công khai OP_NAME
Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow
Phương pháp công khai
Đầu ra công khai < TType > asOutput ()
Trả về tay cầm tượng trưng của tensor.
Đầu vào của các hoạt động TensorFlow là đầu ra của một hoạt động TensorFlow khác. Phương pháp này được sử dụng để thu được một thẻ điều khiển mang tính biểu tượng đại diện cho việc tính toán đầu vào.
công khai tĩnh WindowDataset tạo ( Phạm vi phạm vi, Toán hạng <?> inputDataset, Toán hạng < TInt64 > kích thước, Toán hạng < TInt64 > shift, Toán hạng < TInt64 > sải bước, Toán hạng < TBool > dropRemainder, Danh sách<Class<? mở rộng TType >> loại đầu ra, Danh sách < Hình dạng > Hình dạng đầu ra)
Phương thức gốc để tạo một lớp bao bọc một thao tác WindowDataset mới.
Thông số
| phạm vi | phạm vi hiện tại |
|---|---|
| kích cỡ | Một số nguyên vô hướng, biểu thị số phần tử của tập dữ liệu đầu vào để kết hợp thành một cửa sổ. Phải tích cực. |
| sự thay đổi | Một số nguyên vô hướng, biểu thị số phần tử đầu vào mà cửa sổ di chuyển trong mỗi lần lặp. Mặc định là `kích thước`. Phải tích cực. |
| sải bước | Một số nguyên vô hướng, biểu thị bước tiến của các phần tử đầu vào trong cửa sổ trượt. Phải tích cực. Giá trị mặc định là 1 có nghĩa là "giữ lại mọi phần tử đầu vào". |
| thả phần còn lại | Một đại lượng vô hướng Boolean, biểu thị liệu cửa sổ cuối cùng có bị loại bỏ hay không nếu kích thước của nó nhỏ hơn `window_size`. |
Trả lại
- một phiên bản mới của WindowDataset