В чем разница между этими 2 наборами данных:
- набор данных1 =
_OptionsDataset shapes: {image: (28, 28, 1), label: ()}, types: {image: tf.uint8, label: tf.int64}
и - набор данных2 =
_OptionsDataset shapes: ((28, 28, 1), ()), types: (tf.uint8, tf.int64)
Для функции
def convert_types(image, label):
image = tf.cast(image, tf.float32)
image /= 255
return image, label
Я могу сделать dataset2.map(convert_types)
, но не dataset1.map(convert_types)
.Для набора данных 1 мне нужно:
def convert_types_new(record):
record['image'] = tf.cast(record['image'], tf.float32)
record['image'] /= 255
return record['image'], record['label']
Я использую TF-V2.Спасибо!