Заранее подгрузить в TensorFlow

Чтобы подготовка следующих примеров шла параллельно с их использованием, применяют метод prefetch. Он возвращает новый набор; при обходе элементы по-прежнему идут в том же порядке и с теми же значениями.

Создадим набор из трёх чисел, вызовем метод prefetch с запасом в два элемента и выведем содержимое:

import tensorflow as tf

values = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
	[10, 20, 30]
)
ready = values.prefetch(2)
for item in ready:
	print(item.numpy())
# выведет 10, 20 и 30 по строкам

Сравним порядок элементов до и после подготовки:

import tensorflow as tf

base = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
	[10, 20, 30]
)
ready = base.prefetch(2)
plain = [int(x) for x in base]
prepared = [int(x) for x in ready]
print(plain)
print(prepared)
# выведет [10, 20, 30] и снова [10, 20, 30]

Соберите набор из [1, 2, 3, 4], подготовьте его с запасом в три элемента и выведите все числа по порядку.

Из ряда [5, 15, 25] сделайте набор, примените подготовку с запасом в один элемент и выведите список значений как целые числа.

Создайте набор из [7, 8, 9], сохраните порядок элементов в список до подготовки и ещё один список после неё. Выведите оба списка.