codecamp

TensorFlow CSV转换

tf.decode_csv

decode_csv ( 
    records , 
    record_defaults , 
    field_delim = None , 
    use_quote_delim = None , 
    name = None
 )

参见指南:输入和读取器>转换,读取数据>从文件读取

将 CSV 记录转换为张量.每列映射到一个张量.

对于 CSV 记录,RFC 4180 格式是预期的(https://tools.ietf.org/html/rfc4180).请注意,我们允许使用 int 或 float 字段的前导和尾部空格.

ARGS:

  • records: string 类型的张量.每个字符串都是 csv 中的记录/行,所有记录都应该具有相同的格式.
  • record_defaults:有 float32,int32,int64,string 类型的张量对象的列表.输入记录的每一列的一个张量,该列的标量为默认值,或者如果需要该列,则为空.
  • field_delim:可选的 string.默认为",".字符分隔符以分隔记录中的字段.
  • use_quote_delim:可选的 bool.默认为 True.如果为 false,则将双引号视为字符串字段内的常规字符.
  • name:操作的名称(可选).

返回:

张量对象的列表,与 record_defaults 具有相同的类型.每个张量将具有与记录相同的形状.

TensorFlow字符串解码
JSON编码的示例记录转换
温馨提示
下载编程狮App,免费阅读超1000+编程语言教程
取消
确定
目录

TensorFlow 函数介绍

TensorFlow 函数模块:tf

TensorFlow的image模块

TensorFlow使用之tf.io

TensorFlow使用之tf.keras

TensorFlow函数教程:tf.keras.applications

TensorFlow函数教程:tf.keras.backend

TensorFlow使用之tf.metrics

TensorFlow使用之tf.nn

TensorFlow使用之tf.python_io

TensorFlow 功能函数

关闭

MIP.setData({ 'pageTheme' : getCookie('pageTheme') || {'day':true, 'night':false}, 'pageFontSize' : getCookie('pageFontSize') || 20 }); MIP.watch('pageTheme', function(newValue){ setCookie('pageTheme', JSON.stringify(newValue)) }); MIP.watch('pageFontSize', function(newValue){ setCookie('pageFontSize', newValue) }); function setCookie(name, value){ var days = 1; var exp = new Date(); exp.setTime(exp.getTime() + days*24*60*60*1000); document.cookie = name + '=' + value + ';expires=' + exp.toUTCString(); } function getCookie(name){ var reg = new RegExp('(^| )' + name + '=([^;]*)(;|$)'); return document.cookie.match(reg) ? JSON.parse(document.cookie.match(reg)[2]) : null; }