Преобразование примеров в TensorFlow

Метод map применяет одну и ту же операцию к каждому элементу набора и возвращает новый поток с изменёнными значениями. В качестве правила передают функцию: она получает один пример и отдаёт результат преобразования.

Умножим каждое число в наборе на десять и выведем результат:

import tensorflow as tf

data = tf.constant([1, 2, 3])
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(data)
ds = ds.map(lambda x: x * 10)
for item in ds:
	print(item.numpy())
# выведет 10, 20 и 30 по строкам

Если набор состоит из пар, функция может принимать несколько аргументов и возвращать одно число:

import tensorflow as tf

x = tf.constant([1, 2, 3])
y = tf.constant([4, 5, 6])
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x, y))
ds = ds.map(lambda a, b: a + b)
for item in ds:
	print(item.numpy())
# выведет 5, 7 и 9 по строкам

Из ряда [2, 3, 4] сделайте набор, увеличьте каждый элемент на единицу и выведите все значения.

Создайте набор из [10, 20, 30] и выведите квадрат каждого числа.

Объедините ряды [1, 2, 3] и [10, 20, 30] в набор пар, сложите числа в каждой паре и выведите три результата.