Датасет из тензоров в TensorFlow

Функция from_tensor_slices строит набор данных из тензора: первый срез по старшей оси становится первым примером, второй срез - вторым и так далее. Тип Dataset удобен тем, что его перебирают обычным циклом, как список.

Создадим одномерный тензор и пройдём по нескольким элементам набора:

import tensorflow as tf

labels = tf.constant([10, 20, 30])
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(labels)
for item in ds:
	print(item.numpy())
# выведет 10, 20 и 30 по строкам

Если передать кортеж из двух тензоров одинаковой длины, на каждом шаге цикла получим пару значений:

import tensorflow as tf

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

Соберите ряд отметок [5, 15, 25] в набор и выведите каждое значение на отдельной строке.

Создайте два ряда [1, 2] и [100, 200], объедините их в набор пар и выведите оба числа в каждой паре.

Из ряда [7, 8, 9, 10] сделайте набор и выведите только первые два значения циклом.