1.作用
- dataset.shuffle作用是将数据进行打乱操作,传入参数为buffer_size,改参数为设置“打乱缓存区大小”,也就是说程序会维持一个buffer_size大小的缓存,每次都会随机在这个缓存区抽取一定数量的数据
- dataset.batch作用是将数据打包成batch_size
- dataset.repeat作用就是将数据重复使用多少epoch
2.各种不同顺序的区别
示例代码(以下面代码作为说明):
# -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(np.arange(20).reshape((4, 5))) dataset = dataset.shuffle(100) dataset = dataset.batch(3) dataset = dataset.repeat(2) sess = tf.Session() iterator = dataset.make_one_shot_iterator() input_x = iterator.get_next() print(sess.run(input_x)) print(sess.run(input_x)) print(sess.run(input_x)) print(sess.run(input_x))
1.顺序1(训练过程最常用的顺序)
先看结果:
解释:相当于把所有数据先打乱,然后打包成batch输出,整体数据重复2个epoch
特点:1.一个batch中的数据不会重复;2.每个epoch的最后一个batch的尺寸小于等于batch_size
2.顺序2
先看结果:
解释:相当于把所有数据先打乱,再把所有数据重复两个epoch,然后将重复两个epoch的数据放在一起,最后打包成batch_size输出
特点:1.因为把数据复制两份,还进行打乱,因此某个batch数据可能会重复,而且出现重复数据的batch只会是两个batch交叉的位置;2.最后一个batch的尺寸小于等于batch_size
3.顺序3
先看结果:
解释:相当于把所有数据先打包成batch,然后把打包成batch的数据重复两遍,最后再将所有batch打乱进行输出
特点:1.打乱的是batch;2.某些batch的尺寸小于等于batch_size,因为是对batch进行打乱,所以这些batch不一定是最后一个
3.其他组合方式
根据上面几种顺序,大家可以自己分析其他顺序的输出结果
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tensorflow dataset.shuffle、dataset.batch、dataset.repeat顺序区别详解
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