我試圖模仿這里提供的聯合學習實作：Working with tff's clientData以便清楚地理解代碼。我到了需要澄清的地方。
def preprocess_dataset(dataset):
"""Create batches of 5 examples, and limit to 3 batches."""
def map_fn(input):
return collections.OrderedDict(
x=tf.reshape(input['pixels'], shape=(-1, 784)),
y=tf.cast(tf.reshape(input['label'], shape=(-1, 1)), tf.int64),
)
return dataset.batch(5).map(
map_fn, num_parallel_calls=tf.data.experimental.AUTOTUNE).take(5)
dataset.batch(5)指的是什么？這些批次是否正在從資料中獲取訓練，而 3 個用于測驗？- 是什么
.take(5)意思？
uj5u.com熱心網友回復：
在這一行：
dataset.batch(5).map(
map_fn, num_parallel_calls=tf.data.experimental.AUTOTUNE).take(5)
您首先將樣本dataset分成 5 個批次。然后，您將該map_fn函式應用于每個批次dataset（一次 5 個樣本）。最后，使用dataset.take(5)，您將從 中回傳 5 個批次dataset，其中每個批次有 5 個樣本。
在您鏈接的示例中，client_data包含多個tf資料集。
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標籤：Python 张量流 机器学习 张量流数据集 张量流联合
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