使用函数在tf数据集中的Tensorflow分割字符串张量产生错误

问题描述

我是tensorflow的新手，学习使用tensorflow数据集。在尝试像下面这样将tf.TextLineDataset的每个字符串张量分成两个张量时。

下面是一个最小的可复制示例。

期望

import tensorflow as tf

dataset = tf.data.TextLineDataset(<input_file>)

for x in dataset.take(2):
    print(x)

# tf.Tensor(b'sample text\tsample label',shape=(),dtype=string)

for x in dataset.take(2):
    a,b = tf.strings.split(x,sep='\t')
    print(a)
    print(b)

# tf.Tensor(b'sample text',dtype=string)
# tf.Tensor(b'sample label',dtype=string)

使用功能

def labeler(example):
    '''
        Splits each line into text and label sequence
    '''
    text_seq,label_seq = tf.strings.split(example,sep='\t')
    return text_seq,label_seq

labeled_dataset = dataset.map(lambda x: labeler(x))

上面的代码返回以下错误

OperatorNotAllowedInGraphError: iterating over `tf.Tensor` is not allowed in Graph execution. Use Eager execution or decorate this function with @tf.function.

任何人都可以帮助解决上述错误。

更新

将函数定义更改为以下内容有助于解决错误。

def labeler(example):
    '''
        Splits each line into text and label sequence
    '''
    return tf.strings.split(example,sep='\t')

直觉上，这两种方法似乎都在做相同的事情。现在我对张量流如何不同地处理这两种方法感到困惑。

任何见解都会很有帮助。

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

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