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渴望执行

我已经通过 API 挖掘了 2 天，但我似乎无法找到一种方法来使用来自CsvDataset对象的数据。

我有来自数据集的以下示例：

70,1,4,130,322,0,2,109,0,24,2,3,3,2 67,0,3,115,564,0,2,160,0,16,2,0,7,1 57,1,2,124,261,0,0,141,0,3,1,0,7,2 64,1,4,128,263,0,0,105,1,2,2,1,7,1 74,0,2,120,269,0,2,121,1,2,1,1,3,1 65,1,4,120,177,0,0,140,0,4,1,0,7,1 56,1,3,130,256,1,2,142,1,6,2,1,6,2 59,1,4,110,239,0,2,142,1,12,2,1,7,2 60,1,4,140,293,0,2,170,0,12,2,2,7,2 63,0,4,150,407,0,2,154,0,4,2,3,7,2

我阅读了他们在高级 API 视频中所说的 csv：

tf.enable_eager_execution()
defaults = [tf.float64] * 14
dataset=tf.data.experimental.CsvDataset(path, defaults)
>>> dataset
>>> <CsvDataset shapes: ((), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), (), ()), types: (tf.float64, tf.float64, tf.float64, tf.float64, tf.float64, tf.float64, tf.float64, tf.float64, tf.float64, tf.float64, tf.float64, tf.float64, tf.float64, tf.float64)>

但是从这里开始，我无法访问任何数据，例如获取列的值。

使用以下方法将数据集转换为列表：list(dataset)不是一种选择，因为使用正常大小的 csv（约 190k 个样本）需要很长时间。

那么，有没有办法从这个对象中获取列值或行值？或者使用 TF 读取数据而不是使用 scikit/pandas 真的没有意义吗？

编辑1： 尝试col1 = dataset.map(lambda *row: row[0])按照@kvish所说的那样做，这会返回一个<MapDataset shapes: (), types: tf.float64>可迭代的。问题是必须遍历每一列然后遍历每一列MapDataset会增加复杂性O(n^2)。

想法输出将是张量列表，每个张量包含列中的所有值，类似于：

[<tf.Tensor(shape=(10,), dtype=float64, 
numpy=array([70.0,67.0,57.0,64.0,74.0,65.0,56.0,59.0,60.0,63.0]))>,
(...) x14]
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1 回答 1

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好的，在@kvish 的帮助下，我找到了解决方案。在此解决方案中，需要事先知道行数和列数。

col_list = []
append = col_list.append
to_tensor = tf.convert_to_tensor
for i in range(0,cols):
    col = dataset.map(lambda *row: row[i])
    col = to_tensor(*col.batch(rows))
    append(col)

这将输出所需的：

>>> col_list
[<tf.Tensor: id=256, shape=(10,), dtype=float64, numpy=array([70., 67., 57., 64., 
74., 65., 56., 59., 60., 63.])>, <tf.Tensor: id=282, shape=(10,), dtype=float64, 
numpy=array([1., 0., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 1., 0.])>, <tf.Tensor: id=308, shape= 
(10,), dtype=float64, numpy=array([4., 3., 2., 4., 2., 4., 3., 4., 4., 4.])>, 
<tf.Tensor: id=334, shape=(10,), dtype=float64, numpy=array([130., 115., 124., 128., 
120., 120., 130., 110., 140., 150.])>, <tf.Tensor: id=360, shape=(10,), 
dtype=float64, numpy=array([322., 564., 261., 263., 269., 177., 256., 239., 293., 
407.])>, <tf.Tensor: id=386, shape=(10,), dtype=float64, numpy=array([0., 0., 0., 0., 
0., 0., 1., 0., 0., 0.])>, <tf.Tensor: id=412, shape=(10,), dtype=float64, 
numpy=array([2., 2., 0., 0., 2., 0., 2., 2., 2., 2.])>, <tf.Tensor: id=438, shape= 
(10,), dtype=float64, numpy=array([109., 160., 141., 105., 121., 140., 142., 142., 
170., 154.])>, <tf.Tensor: id=464, shape=(10,), dtype=float64, numpy=array([0., 0., 
0., 1., 1., 0., 1., 1., 0., 0.])>, <tf.Tensor: id=490, shape=(10,), dtype=float64, 
numpy=array([24., 16.,  3.,  2.,  2.,  4.,  6., 12., 12.,  4.])>, <tf.Tensor: id=516, 
shape=(10,), dtype=float64, numpy=array([2., 2., 1., 2., 1., 1., 2., 2., 2., 2.])>, 
<tf.Tensor: id=542, shape=(10,), dtype=float64, numpy=array([3., 0., 0., 1., 1., 0., 
1., 1., 2., 3.])>, <tf.Tensor: id=568, shape=(10,), dtype=float64, numpy=array([3., 
7., 7., 7., 3., 7., 6., 7., 7., 7.])>, <tf.Tensor: id=594, shape=(10,), 
dtype=float64, numpy=array([2., 1., 2., 1., 1., 1., 2., 2., 2., 2.])>]
于 2018-12-15T00:24:07.860 回答