Tensorflow 如何将TF2中的tf.data.Dataset.interleave（）与自定义函数一起使用？

我正在使用tf2.2，我正在尝试使用TF.data创建一个管道

以下工作很好：

def load_图像（文件路径、标签）：
打印（'加载文件：{}'+filePath）
原始字节=tf.io.read\u文件（文件路径）
image=tf.io.decode\u image（原始字节，展开动画=False）
返回图像、标签
#铁路管道
trainDS=getDataset（）
trainDS=trainDS.shuffle（大小['train']）
trainDS=trainDS.map（加载映像，并行调用数=AUTOTUNE）
对于d in列车：
打印（'Image:{}-标签：{}'。格式（d[0]，d[1]））

我想将

load\u image（）

与

Dataset.interleave（）

一起使用。然后我试着：

#列车管道
trainDS=getDataset（）
trainDS=trainDS.shuffle（大小['train']）
trands=trands.交错（λx，y：加载带有标签（x，y）的图像，循环长度=4）
对于d in列车：
打印（'Image:{}-标签：{}'。格式（d[0]，d[1]））

但我得到了以下错误：

Exception has occurred: TypeError
`map_func` must return a `Dataset` object. Got <class 'tuple'>
  File "/data/dev/train_daninhas.py", line 44, in <module>
    trainDS = trainDS.interleave(lambda x, y: load_image_with_label(x, y), cycle_length=4)

发生异常：TypeError `map_func`必须返回一个`Dataset`对象。得到 文件“/data/dev/train_daninhas.py”，第44行，在 trands=trands.交错（λx，y：加载带有标签（x，y）的图像，循环长度=4）

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如何调整我的代码以使

Dataset.interleave（）

使用

load\u image（）

并行读取图像？

如错误所示，您需要修改

load\u image

以使其返回

Dataset

对象，我已经展示了一个示例，其中有两幅图像介绍了如何在

tensorflow 2.2.0

中进行此操作：

import tensorflow as tf
filenames = ["./img1.jpg", "./img2.jpg"]
labels = ["A", "B"]

def load_image(filePath, label):
    print('Loading File: {}' + filePath)
    raw_bytes = tf.io.read_file(filePath)
    image = tf.io.decode_image(raw_bytes, expand_animations = False)
    return tf.data.Dataset.from_tensors((image, label))

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((filenames, labels))
dataset = dataset.interleave(lambda x, y: load_image(x, y), cycle_length=4)

for i in dataset.as_numpy_iterator():
    image = i[0]
    label = i[1]
    print(image.shape)
    print(label.decode())

# (275, 183, 3)
# A
# (275, 183, 3)
# B

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希望这有帮助

下面的解决方案有效吗？@ParthasarathySubburaj是的。我还在努力。谢谢