tensorflow dataset.shuffle、dataset.batch、dataset.repeat顺序区别详解

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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