tensorflow_datasets加载cifar10触发弃用警告的替代方案问询

你遇到的弃用警告确实是由batch_size=-1参数触发的：新版TFDS中该参数的底层仍在调用已被标记为废弃的tf.data.experimental.get_single_element()接口，所以会弹出提示，后续版本该参数大概率会被移除。

以下写法完全可以实现你需要的全量加载为四个张量的需求，不会触发警告，和原写法的输出格式完全一致：

import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds

# 加载数据集，不传入batch_size=-1参数，拿到原始Dataset对象
train_ds, test_ds = tfds.load(
    'cifar10',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True
)

# 全量打包为单个批次后调用官方推荐的get_single_element接口获取张量
train_data, train_label = train_ds.batch(train_ds.cardinality()).get_single_element()
test_data, test_label = test_ds.batch(test_ds.cardinality()).get_single_element()

• 上面代码中train_ds.cardinality()会自动返回训练集样本总数（CIFAR-10下为50000，测试集为10000），无需手动写死数值
• 拿到的四个张量维度和你原有写法完全一致：train_data形状为(50000, 32, 32, 3)，train_label形状为(50000,)，测试集对应维度分别为(10000, 32, 32, 3)和(10000,)
• 该写法兼容Colab当前的TensorFlow/TFDS版本，不会触发任何弃用警告

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Miku