Tensorflow 按设定比率混合数据集

在tensorlfow数据集中，如何混合2个数据集，从原始数据中提取75%的数据集，从扩展数据中提取25%的数据集

d = tf.data.Dataset.list_files("raw_data/")\
    .flat_map(tf.data.TFRecordDataset)
ad = tf.data.Dataset.list_files("augmented_data/")\
    .flat_map(tf.data.TFRecordDataset)

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问题是您不能在dataset对象上使用

len（）

，因此有时在迭代整个历元之前很难知道示例的确切数量。但您可以使用

take

和

skip

方法来近似计算

train_dataset = dataset.take(number_examples_for_train)
test_dataset = dataset.skip(number_examples_for_train)

这些方法是彼此的直接替代方法。