###python自带的zip函数 与 tf.data.Dataset.zip函数 功能用法相似
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zip([iterator1,iterator2,]) 将可迭代对象中对应的元素打包成一个元祖，返回有这些元祖组成的对象，用list把这个对象转化成列表
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a=[1,2,3]
b = [4,5,6]
c = [7,8,9,10,11]
res1 = zip(a,b)
res2 = zip(a,c)
print('返回一个对象%s，用list转化成列表：'%res1,list(res1))
print('长短不一，以最短者对应返回：',list(res2))
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返回一个对象<zip object at 0x0000019F644A8388>，用list转化成列表： [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
长短不一，以最短者对应返回： [(1, 7), (2, 8), (3, 9)]
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###tf.data.Dataset.zip函数功能与zip（）一致
import tensorflow as tf
Dataset = tf.data.Dataset
a = Dataset.from_tensor_slices([1,2,3])
b = Dataset.from_tensor_slices([4,5,6])
c = Dataset.from_tensor_slices([(7,8),(9,10),(11,12)])
#Dataset数据用迭代器一次取值，先定义一个迭代器函数
def getone(dataset):
iterator = dataset.make_one_shot_iterator() #生成一个迭代器
one_element = iterator.get_next() #迭代器取值
return one_element
dataset1 = Dataset.zip((a,b))
dataset2 = Dataset.zip((a,b,c))
one_element1 = getone(dataset1)
one_element2 = getone(dataset2)
#定义一个会话内调用的函数
def sess_get_one(one_element):
for i in range(3):
datav = sess.run(one_element)
print(datav)
#开启会话，调取数据
with tf.Session() as sess:
sess_get_one(one_element1)
sess_get_one(one_element2)
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(1, 4)
(2, 5)
(3, 6)
(1, 4, array([7, 8]))
(2, 5, array([ 9, 10]))
(3, 6, array([11, 12]))
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