小编the*_*Ngo的帖子

当我使用：

training_ds = tf.data.Dataset.from_generator(SomeTrainingDirectoryIterator, (tf.float32, tf.float32))

我希望它返回一个 Tensorflow 数据集，但 training_ds 是一个 DatasetV1Adapter 对象。它们本质上是一样的吗？如果不能，我可以将 DatasetV1Adapter 转换为 Tf.Data.Dataset 对象吗？

另外，查看循环和查看我的数据集的最佳方法是什么？如果我打电话：

def show_batch(dataset):
    for batch, head in dataset.take(1):
        for labels, value in batch.items():
            print("{:20s}: {}".format(labels, value.numpy()))

使用 training_ds 作为我的数据集，我抛出了这个错误：

AttributeError: 'tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor' 对象没有属性 'items'

更新：我将我的 TensorFlow 版本从 1.14 升级到 2.0。现在数据集是一个 FlatMapDataset。但这仍然不是我预期的返回对象，为什么我没有返回常规的 tf.data.Dataset？