在分类任务中,启用shuffle有助于避免训练过程中出现类别分布不均的情况。例如,如果数据集前一部分全为类别A,后一部分全为类别B,shuffle=False可能导致模型在训练初期完全针对类别A优化,而后才调整对类别B的适应性,这可能导致不稳定的训练过程。 2.2 序列任务中的特殊需求 在序列任务中(如自然语言处理或时间序列预测)...
# 模拟数据data=list(range(100))# 创建一个包含100个连续数字的列表# 实例化自定义Datasettrain_dataset=MyDataset(data)# 创建DataLoader并设置shuffle=False(不打乱)train_loader_no_shuffle=DataLoader(train_dataset,shuffle=False,batch_size=32)# 创建DataLoader并设置shuffle=True(打乱)train_loader_shuffle=DataL...
train_data = train_data.shuffle(buffer_size=5) //打乱数据集的顺序 print_train_data(train_data, 9) print("=== after batch ===") dataset_batch = train_data.batch(batch_size=3) //设置每次回去数据集的数据条数 it = dataset_batch.__iter__() for i in range(20): // 从数据集中取2...
print(x) dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(x) dataset = dataset.shuffle(2) # 将数据打乱,数值越大,混乱程度越大 dataset = dataset.batch(4) # 按照顺序取出4行数据,最后一次输出可能小于batch dataset = dataset.repeat() # 数据集重复了指定次数 # repeat()在batch操作输出完毕后再执行,...
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...
dataset = dataset.repeat() dataset = dataset.batch(batch_size) iterator = dataset.make_one_shot_iterator()returniterator 说明: dataset.shuffle(buffer_size)会在batch之间打乱,具体见前面的笔记 num_parallel_reads参数可以并行加载数据,实测可以在batch内部打乱数据。
当repeat函数在shuffle之后的话,是将一个epoch的数据集抽取完毕,再进行下一个epoch的。 那么,当repeat函数在shuffle之前会怎么样呢?如下: data=data.repeat(2)data=data.shuffle(buffer_size=3)data=data.batch(4)In[25]:sess.run(batch)Out[25]:array([[10,11,12,13,14,15,16,17,18,19],[20,21,22...
dataset.shuffle(100000) dataset_iter = dataset.make_one_shot_iterator() cls,feature = dataset_iter.get_next() with tf.Session() as sess: for i in range(1): cls_val,feature_val = sess.run([cls,feature]) print(cls_val) print(feature_val) ...
dataset.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buffer size 大小的 shuffle buffer,图中所需的每个样本从shuffle buffer中获取,取得一个样本后,就从源数据集中加入一个样本到shuffle buffer中。
Dataset对象可以表示一个可迭代的数据集,并且可以包含各种类型的输入,例如张量、字符串、字典等。 tf.data.Dataset类中的shuffle方法用于随机打乱数据集中的元素。它接受一个buffer_size参数,用于指定缓冲区的大小。当缓冲区填满后,其中的元素会被随机打乱,并被重新放入缓冲区中。这个过程会持续进行,直到数据集中的...