Невозможно изменить dtype с помощью tf.cast, если передано значение dataset.take(1)

Я хочу изменить dtype одного элемента моего набора данных. (форма элемента = (32,28,28) --> это одна партия изображений 28 на 28 в наборе данных mnist)

Итак, я выполнил следующую команду: tf.cast(dataset.take(1),tf.float32).

тип моего набора данных tensorflow.python.data.ops.dataset_ops.PrefetchDataset

Выдало ошибку: : Attempt to convert a value (<TakeDataset shapes: (32, 28, 28), types: tf.uint8>) with an unsupported type (<class 'tensorflow.python.data.ops.dataset_ops.TakeDataset'>) to a Tensor.

Поэтому я взял один элемент из набора данных, используя код:

    for batch_data in dataset:
        one_element = dataset
        break

а потом запустил tf.cast(one_element,tf.float32) и все работает.

Могу я узнать, почему это происходит?

Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
0
0
367
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

tf.data.Dataset.take() возвращает набор данных, а не тензор (даже когда вы вызываете take(1)): https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/data/Dataset

Другие вопросы по теме