我有一個具有以下形狀的 tf.data.Dataset：
<ConcatenateDataset shapes: ((None, None, 12), (None, 5)), types: (tf.float64, tf.float64)>
我可以拆分此資料集以獲得兩個如下所示的資料集：
<Dataset shapes: (None, None, 12), types: tf.float64>
<Dataset shapes: (None, 5), types: tf.float64>
uj5u.com熱心網友回復：
您可以使用map函式來拆分它們。
演示：
import tensorflow as tf
# Create a random tensorflow dataset.
dataset1 = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((tf.random.uniform([40, 10, 12]), tf.random.uniform([40, 5]))).batch(16)
dataset2 = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((tf.random.uniform([40, 12, 12]), tf.random.uniform([40, 5]))).batch(16)
dataset = dataset1.concatenate(dataset2)
dataset
>> <ConcatenateDataset shapes: ((None, None, 12), (None, 5)), types: (tf.float32, tf.float32)>
為了拆分：
data = dataset.map(lambda x, y: x)
labels = dataset.map(lambda x, y: y)
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