tf.io.decode_csv record_results с пустыми строками в списке - PullRequest
Новая
       85

tf.io.decode_csv record_results с пустыми строками в списке

0 голосов
/ 30 апреля 2020

Я читал этот код. Из T5 учебника .. Я нашел этот фрагмент. 

def nq_dataset_fn(split, shuffle_files=False):
  # We only have one file for each split.
  del shuffle_files

  # Load lines from the text file as examples.
  ds = tf.data.TextLineDataset(nq_tsv_path[split])
  # Split each "<question>\t<answer>" example into (question, answer) tuple.
  ds = ds.map(
      functools.partial(tf.io.decode_csv, record_defaults=["", ""],
                        field_delim="\t", use_quote_delim=False),
      num_parallel_calls=tf.data.experimental.AUTOTUNE)
  # Map each tuple to a {"question": ... "answer": ...} dict.
  ds = ds.map(lambda *ex: dict(zip(["question", "answer"], ex)))
  return ds

В случае tf.io.decode_csv() мы передаем record_defaults в ["",""]. Что это значит? С do c Я только это понимаю.

record_defaults: список объектов Tensor с указанными c типами. Допустимые типы: float32, float64, int32, int64, string. Один тензор на столбец входной записи со скалярным значением по умолчанию для этого столбца или пустым вектором, если столбец необходим.

Кто-нибудь может объяснить?

...