Метод save класса Dataset

Метод save класса Dataset сохраняет датасет в указанную директорию на диске. Первым параметром метод принимает путь к директории, в которую будет сохранен датасет. Вторым параметром можно передать список опций сериализации.

Синтаксис

Dataset.save(path, [options])

Пример

Давайте создадим простой датасет и сохраним его в директорию 'my_dataset':

import tensorflow as tf

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 2, 3, 4, 5])
dataset.save('my_dataset')
print("Dataset saved successfully")

Результат выполнения кода:

"Dataset saved successfully"

Пример

Давайте сохраним датасет с опциями сериализации:

import tensorflow as tf

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
options = tf.data.experimental.SaveOptions()
dataset.save('my_dataset_with_options', options)
print("Dataset with options saved")

Результат выполнения кода:

"Dataset with options saved"

Пример

Давайте проверим, что сохраненный датасет можно загрузить обратно:

import tensorflow as tf

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 2, 3, 4, 5])
dataset.save('my_dataset')

loaded_dataset = tf.data.Dataset.load('my_dataset')
for element in loaded_dataset:
	print(element.numpy())

Результат выполнения кода:

Смотрите также

класс Dataset,
который представляет собой коллекцию элементов
метод load,
который загружает датасет из директории
метод from_tensor_slices,
который создает датасет из тензоров
метод snapshot,
который сохраняет промежуточные результаты обработки