Метод cardinality класса Dataset

Метод cardinality класса Dataset возвращает количество элементов в наборе данных. Этот метод не принимает обязательных параметров, однако может быть вызван без аргументов для получения общего числа элементов. Возвращаемое значение имеет тип int64 и представляет собой скалярный тензор.

Если количество элементов в датасете неизвестно (например, при использовании генераторов), метод вернет значение tf.data.UNKNOWN_CARDINALITY, которое равно -1. В случае бесконечного датасета возвращается tf.data.INFINITE_CARDINALITY, равное -2.

Синтаксис

dataset.cardinality()

Пример

Давайте создадим простой датасет из тензора и определим его размер:

import tensorflow as tf

t = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(t)
res = dataset.cardinality()
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(5, shape=(), dtype=int64)

Пример

Давайте применим метод batch к датасету и проверим, как изменится количество элементов:

import tensorflow as tf

t = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(t).batch(2)
res = dataset.cardinality()
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(3, shape=(), dtype=int64)

Пример

Давайте создадим датасет с помощью метода range и узнаем его размер:

import tensorflow as tf

dataset = tf.data.Dataset.range(10)
res = dataset.cardinality()
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(10, shape=(), dtype=int64)

Смотрите также

класс Dataset,
который представляет собой набор данных
метод from_tensor_slices,
который создает датасет из тензора
метод batch,
который объединяет элементы в пакеты
метод range,
который создает датасет из диапазона чисел