如何将 TensorFlow 数据集导出到 csv？

Question

寻求建议如何创建映射两个列表的TF数据集并将数据集保存到CSV文件。

我创建了两个列表： 原版的： [b'文件 1.JPG', b'文件 2.JPG', b'文件 3.JPG', b'文件 4.JPG']

复制： [b'文件1.JPG副本', b'文件2.JPG副本', b'文件3.JPG副本', b'文件4.JPG副本']

需要将每个原始文件映射到相关的重复文件，并将它们保存到 CSV 文件中，其中包含 Original : Duplicate 列

我尝试通过运行将 TF 转换为 pandas 数据帧：

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((original, dublicate))

def convert_to_dataframe(original, dublicate):
 print(pd.DataFrame.from_records(original))
 return original, dublicate

df = dataset.map( lambda original, dublicate: 
                 tf.py_function(convert_to_dataframe,
                 [original, dublicate], Tout =tf.string)

iterator = df.make_one_shot_iterator()
original, dublicate = iterator.get_next()

当我尝试检查 df 是否为 pandas 数据框并将其保存到 CSV 文件时，我收到以下错误： AttributeError Traceback（最近一次调用最后一次） 在 （） ----> 1 个迭代器 = df.make_one_shot_iterator() 2 原始，重复 = iterator.get_next()

AttributeError: 'MapDataset' 对象没有属性 'make_one_shot_iterator'

提前致谢

Answer 1

我建议您查看与您的非常相似的question。获得 nn 的权重后，您可以使用 pandas to_csv() 函数导出数据。