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我想用比我的内存大的数据在 Tensorflow 2.0 的 tf.keras 中训练一个模型，但教程只显示了带有预定义数据集的示例。

我遵循了本教程：

使用 tf.data 加载图像，我无法对 numpy 数组或 tfrecords 上的数据进行此操作。

这是一个将数组转换为 tensorflow 数据集的示例。我想要的是使这项工作适用于多个 numpy 数组文件或多个 tfrecords 文件。

train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))
# Shuffle and slice the dataset.
train_dataset = train_dataset.shuffle(buffer_size=1024).batch(64)

# Since the dataset already takes care of batching,
# we don't pass a `batch_size` argument.
model.fit(train_dataset, epochs=3)
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如果您有tfrecords文件：

path = ['file1.tfrecords', 'file2.tfrecords', ..., 'fileN.tfrecords']
dataset = tf.data.Dataset.list_files(path, shuffle=True).repeat()
dataset = dataset.interleave(lambda filename: tf.data.TFRecordDataset(filename), cycle_length=len(path))
dataset = dataset.map(parse_function).batch()

parse_function 处理解码和任何类型的扩充。

如果使用 numpy 数组，您可以从文件名列表或数组列表中构造数据集。标签只是一个列表。或者它们可以在解析单个示例时从文件中获取。

path = #list of numpy arrays

或者 

path = os.listdir(path_to files)

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((path, labels))
dataset = dataset.map(parse_function).batch()

parse_function 处理解码：

def parse_function(filename, label):  #Both filename and label will be passed if you provided both to from_tensor_slices
    f = tf.read_file(filename)
    image = tf.image.decode_image(f)) 
    image = tf.reshape(image, [H, W, C])
    label = label #or it could be extracted from, for example, filename, or from file itself 
    #do any augmentations here
    return image, label

要解码 .npy 文件，最好的方法是不使用reshapeor read_file，decode_raw但首先使用 numpys 加载np.load：

paths = [np.load(i) for i in ["x1.npy", "x2.npy"]]
image = tf.reshape(filename, [2])

或尝试使用decode_raw

f = tf.io.read_file(filename)
image = tf.io.decode_raw(f, tf.float32)

然后只需将批处理数据集传递给model.fit(dataset). TensorFlow 2.0 允许对数据集进行简单的迭代。无需使用迭代器。即使在更高版本的 1.x API 中，您也可以将数据集传递给.fit方法

for example in dataset:
    func(example)
于 2019-04-02T16:30:51.103 回答