Я следую руководству TensorFlow . В нем конкретно сказано, что нужно активнее выполнять пример проекта для классификации радужки (цветка).
Импортируйте необходимые модули Python, включая TensorFlow, и включите активное выполнение этой программы. Стремительное выполнение заставляет TensorFlow немедленно оценивать операции, возвращая конкретные значения вместо создания вычислительного графа, который выполняется позже. Если вы привыкли к REPL или интерактивной консоли python, вы будете чувствовать себя как дома.
Итак, я следовал инструкциям, чтобы включить выполнение, и продолжил инструкции. Однако, когда я добрался до раздела, обсуждающего, как набор данных будет подготовлен в набор данных тензорного потока, я столкнулся с ошибкой.
Сотовый код
train_dataset = tf.data.TextLineDataset(train_dataset_fp)
train_dataset = train_dataset.skip(1) # skip the first header row
train_dataset = train_dataset.map(parse_csv) # parse each row
train_dataset = train_dataset.shuffle(buffer_size=1000) # randomize
train_dataset = train_dataset.batch(32)
# View a single example entry from a batch
features, label = iter(train_dataset).next()
print("example features:", features[0])
print("example label:", label[0])
Error
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-5-61bfe99af85b> in <module>()
7
8 # View a single example entry from a batch
----> 9 features, label = iter(train_dataset).next()
10 print("example features:", features[0])
11 print("example label:", label[0])
TypeError: 'BatchDataset' object is not iterable
Я просто хочу продолжить следовать примерам. Что я могу сделать, чтобы превратить объект BatchDataset
в нечто итеративное?