如何在TensorFlow中生成自定义批处理数据

问题描述

我有一个火车数据（数据帧格式），如下所示：

data = pd.DataFrame({
    'date': [1,1,2,3,4,4],'feature': [23,24,25,23,22,26,27,21,20,22],'label': [0,5,2]}
)

    date  feature  label
0      1       23      0
1      1       24      1
2      1       25      2
3      1       23      1
4      2       23      0
5      2       22      1
6      2       26      4
7      3       27      5
8      3       21      0
9      3       22      2
10     3       20      3
11     4       23      1
12     4       22      2

我想生成数据批，其中每个批最多包含两个日期，例如，如果batch_size = 2，则生成的批可能像这样：

   date  feature  label
0     1       23      1
2     1       25      2

或者这个：

   date  feature  label
0     3       27      5
2     3       22      2

这：

   date  feature  label
0     1       23      0
2     2       22      1

因此，像tf.data.Dataset.from_tensor_slices这样的张量流中的当前方法无法满足我的需求，并且tf.data.Dataset.from_generator似乎也无法批量控制数据，有什么方法可以自定义为batch()方法来生成批处理数据？

在此可以找到类似的问题：How to generate custom mini-batches using Tensorflow 2.0,such as those in the paper "In defense of the triplet loss"? ，这个问题也没有解决。

如果您能帮助我，我将非常感谢，谢谢！

解决方法

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