TensorFlow对数据集重新取样

tf.contrib.data.rejection_resample

rejection_resample(
    dataset,
    class_func,
    target_dist,
    initial_dist=None,
    seed=None
)

定义在：tensorflow/contrib/data/python/ops/dataset_ops.py.

重新取样此数据集以实现目标类分布.

注意：重新取样是通过拒绝抽样进行的；输入值的一部分将被删除.

ARGS：

• dataset：一个数据集对象.
• class_func：一个函数,用于映射张量的嵌套结构(具有由 dataset.output_shapes 和 dataset.output_types 定义的形状和类型)到标量 tf.int32 的张量,值应在[0, num_classes].
• target_dist：浮点型张量,形状为[num_classes].
• initial_dist：(可选)浮点型张量,形状为[num_classes].如果没有提供,那么真实的类分布是以流式方式进行估计的.
• seed：(可选)用于重新取样的 Python 整数种子.

返回：

返回一个数据集.