Метод range класса Dataset

Метод range класса Dataset создает датасет, элементами которого является последовательность целых чисел. Первым параметром передается начало диапазона, вторым - конец диапазона (не включается), третьим - шаг. Метод удобен для генерации числовых последовательностей без создания промежуточных массивов.

Синтаксис

tf.data.Dataset.range(start, [stop], [step], [output_type])

Пример

Давайте создадим датасет из чисел от 0 до 4:

import tensorflow as tf

ds = tf.data.Dataset.range(5)

for el in ds:
	print(el.numpy())

Результат выполнения кода:

Пример

Давайте создадим датасет из чисел от 2 до 8:

import tensorflow as tf

ds = tf.data.Dataset.range(2, 8)

for el in ds:
	print(el.numpy())

Результат выполнения кода:

Пример

Давайте создадим датасет с шагом 2:

import tensorflow as tf

ds = tf.data.Dataset.range(0, 10, 2)

for el in ds:
	print(el.numpy())

Результат выполнения кода:

Пример

Давайте соберем элементы датасета в список с помощью метода as_numpy_iterator:

import tensorflow as tf

ds = tf.data.Dataset.range(3, 9, 3)
res = list(ds.as_numpy_iterator())

print(res)

Результат выполнения кода:

[3, 6]

Пример

Давайте создадим датасет с типом элементов int64:

import tensorflow as tf

ds = tf.data.Dataset.range(5, output_type=tf.int64)
print(ds.element_spec)

Результат выполнения кода:

TensorSpec(shape=(), dtype=tf.int64, name=None)

Смотрите также

класс Dataset,
который представляет собой набор данных
метод from_tensor_slices,
который создает датасет из тензора
метод from_tensors,
который создает датасет из одного или нескольких тензоров
метод take,
который возвращает первые элементы датасета