tensorflow - 如何将张量流数据集检索到 numpy 数组中

Question

我正在使用张量流 2.0.0。我想通过提取其内容并转换为 numpy 数组来检查数据集的内容（也许还有其他更好的方法）。假设一个dataset

<SkipDataset shapes: {features: (4,), label: ()}, types: {features: tf.float32, label: tf.int64}>

那么怎么把里面的featuresand提取出来呢？labeldataset

标签： tensorflow

Answer 1

您可以list在此处使用以下方法：

import tensorflow_datasets as tfds 
import tensorflow as tf

mnist = tfds.load(name="mnist", split=tfds.Split.TRAIN)
small = mnist.take(10)

print(list(small))

但是，如果您的数据集很大，请注意这一点。