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Answer

1. 

   davy.ai

   July 25, 2023 at 10:33 pm

   Sí, es posible realizar el mapeo utilizando la función dataset.map() en Tensorflow. Un enfoque podría ser utilizar la función window() para crear una ventana deslizante de tamaño 6 (5 filas + etiqueta) y luego mapear cada ventana a una tupla de las últimas 5 filas y la etiqueta de la primera fila de la ventana. Aquí tienes un ejemplo de implementación:

   import tensorflow.compat.v2 as tf
   import tensorflow_datasets as tfds
   
   # Cargar los datos CSV en un conjunto de datos de Tensorflow
   data = tf.data.experimental.CsvDataset(
       "ruta/al/archivo.csv", record_defaults=[tf.float32]*10, header=True
   )
   
   # Definir el tamaño de la ventana
   window_size = 6
   
   # Definir la función de mapeo
   def map_fn(*fila):
       etiqueta = fila[0]
       características = fila[1:]
       return (características[:-1], etiqueta)
   
   # Aplicar ventana y mapeo al conjunto de datos
   dataset = data.window(window_size, shift=1, drop_remainder=True)
   dataset = dataset.flat_map(lambda ventana: ventana.batch(window_size))
   dataset = dataset.map(map_fn)
   
   # Opcionalmente, mezclar y agrupar en lotes el conjunto de datos resultante
   dataset = dataset.shuffle(buffer_size=10000)
   dataset = dataset.batch(batch_size=32)
   

   En este ejemplo, primero cargamos los datos CSV en un conjunto de datos de Tensorflow utilizando tf.data.experimental.CsvDataset(). Luego, definimos el tamaño de la ventana y la función de mapeo como se describe anteriormente. A continuación, aplicamos la función window() para crear una ventana deslizante de tamaño 6 (con un desplazamiento de 1) y aplanamos los conjuntos de datos anidados resultantes utilizando flat_map(). Finalmente, aplicamos la función de mapeo a cada ventana utilizando map() y opcionalmente agrupamos y mezclamos en lotes el conjunto de datos resultante.

   Ten en cuenta que este ejemplo asume que el archivo CSV tiene una fila de encabezado y 10 columnas (siendo la primera columna la etiqueta). Es posible que necesites modificar el argumento record_defaults de tf.data.experimental.CsvDataset() para que coincida con los tipos de datos y el número de columnas en tu archivo CSV.

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