分类：dataset.shuffle

2020
10-06

浅谈tensorflow中dataset.shuffle和dataset.batch dataset.repeat注意点

batch很好理解，就是batchsize。注意在一个epoch中最后一个batch大小可能小于等于batchsizedataset.repeat就是俗称epoch，但在tf中与dataset.shuffle的使用顺序可能会导致个epoch的混合dataset.shuffle就是说维持一个buffersize大小的shufflebuffer，图中所需的每个样本从shufflebuffer中获取，取得一个样本后，就从源数据集中加入一个样本到shufflebuffer中。importosos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=""importnum... 继续阅读 >

2020
10-01

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_sizedataset.repeat作用就是将数据重复使用多少epoch2.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-*-importtensorflowastfimportnumpyasnp... 继续阅读 >