如何为TensorFlow数据集获取每个类的样本

我正在使用来自TensorFlow数据集的数据集。 是否有一种简单的方法可以访问数据集中每个类的样本数？我在keras api中搜索，没有找到任何现成的函数

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最后，我想用Y轴上的样本数绘制一个条形图，int表示X轴上的类id。目标是显示数据在类中的分布是多么均匀。

使用

np。从iter

可以从iterable对象创建一维数组

import tensorflow_datasets as tfds
import numpy as np
import seaborn as sns

dataset = tfds.load('cifar10', split='train', as_supervised=True)

labels, counts = np.unique(np.fromiter(dataset.map(lambda x, y: y), np.int32), 
                       return_counts=True)

plt.ylabel('Counts')
plt.xlabel('Labels')
sns.barplot(x = labels, y = counts)