文件名称:
tensorflow dataset.shuffle、dataset.batch、dataset.repeat顺序区别详解
开发工具:
文件大小: 40kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-17
详细说明：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.da
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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