无法用tf.data.Dataset.from_tensor_slices将非矩形Python序列转换为张量
无法用tf.data.Dataset.from_tensor_slices将非矩形Python序列转换为张量
提问于 2022-10-30 14:15:28
我想使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices创建Tensorflow数据集，但是我得到了一个错误：Can't convert non-rectangular Python sequence to Tensor。
为了简化这个问题，我举了以下类似于我的数据的例子：
import tensorflow as tf
data = ['A', 'B']
label = [ ['a1', 'a2', 'a3'] , ['b1', 'b2', 'b3' , 'b4' ] ]
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((data , label))出现此问题是因为标签中的列表不相等，len(['a1', 'a2', 'a3']) not equal len(['b1', 'b2', 'b3' , 'b4' ]).我希望保留数据的原样而不使用填充。我尝试了tf.ragged.constant和其他解决方案在这个网站，但它没有对我起作用。
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2022-10-30 15:52:36
这应该能行，
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((data , tf.ragged.constant(label)))
for data in dataset.as_numpy_iterator():
print(data)
#outputs
(b'A', array([b'a1', b'a2', b'a3'], dtype=object))
(b'B', array([b'b1', b'b2', b'b3', b'b4'], dtype=object))页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/74253789
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