小编cbo*_*nho的帖子

想象一下我有：

• 数据集 1 的数据 [5, 5, 5, 5, 5]
• 包含数据 [4, 4] 的数据集 2

我想从两个数据集中提取批次并将它们连接起来，以便获得大小为 3 的批次，其中：

• 我读取了批大小为 2 的数据集 1
• 我读取了批大小为 1 的数据集 2。

如果某些数据集首先被清空，我还想读取最后一批。在这种情况下，我会得到 [5, 5, 4], [5, 5, 4], [5] 作为我的最终结果。

我怎样才能做到这一点？我在这里看到了答案：Tensorflow 如何生成不平衡的组合数据集

这是一个很好的尝试，但如果其中一个数据集在其他数据集之前被清空，则它不起作用（因为tf.errors.OutOfRangeError当您尝试从首先被清空的数据集中获取元素时，然后被抢先输出，而我没有得到最后一批）。因此我只得到 [5, 5, 4], [5, 5, 4]

我想过使用tf.contrib.data.choose_from_datasets：

ds1 = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([5, 5, 5, 5, 5]).batch(2)
ds2 = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([4, 4, 4, 4]).batch(1)
choice_dataset = [1, 2, 1, 2, 1]
ds = tf.contrib.data.choose_from_datasets([ds1, ds2], choice_dataset)
ds = ds.apply(tf.contrib.data.unbatch())
ds = ds.batch(3, …