主要介绍了tensorflow dataset.shuffle、dataset.batch、dataset.repeat顺序区别详解，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

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 t