print("=== after shuffle ===") 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...
dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((img_names,lables)) # 创建dataset,传入的需要是tensor类型 dataset=dataset.map(read_img) # 传入read_img函数,将图片名转为像素 #将dataset打乱,设置一次获取batch_size条数据 dataset= dataset.shuffle(buffer_size=800).batch(batch_size).repeat(epoch_num) retu...
data=tf.data.Dataset.from_tensor_slices(d) #从data数据集中按顺序抽取buffer_size个样本放在buffer中,然后打乱buffer中的样本 # buffer中样本个数不足buffer_size,继续从data数据集中安顺序填充至buffer_size, # 此时会再次打乱 data=data.shuffle(buffer_size=3) # 每次从buffer中抽取4个样本 data=data.batch...
dataset = tf.data.Dataset.range(10).shuffle(2).batch(6) dataset = dataset.repeat(2) iterator = dataset.make_one_shot_iterator() next_element = iterator.get_next() with tf.Session() as sess: for i in range(4): value = sess.run(next_element) print(value) 输出结果: [1 0 2 4 3...
shuffle 意思为洗牌, 随机打乱之前的数据的顺序。我们在训练中肯定希望数据是随机分布的,所以用shuffle这个函数可以很方面的实现这一点。 消耗dataset中的数据 消耗dataset中的数据的方式我们也很熟悉。 就是迭代器(Iterator)。 跟我们数值的迭代器一样, 他会消耗掉dataset中一个mini batch的数据(之前设置的是32, 所...
# 创建tf.data.Dataset对象 dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((images, labels)) # 混洗数据集 dataset = dataset.shuffle(buffer_size=len(images)) # 拆分数据集为训练集和测试集(80%用于训练,20%用于测试) train_size = int(0.8 * len(images)) train_dataset = dataset.take(train_s...
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...
运行dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((filenames, labels))后，dataset的一个元素是(filename, label)。filename是图片的文件名，label是图片对应的标签。之后通过map，将filename对应的图片读入，并缩放为28x28的大小。此时dataset中的一个元素是(image_resized, label)最后，dataset.shuffle(buffer...
dataset = dataset.shuffle(3, reshuffle_each_iteration=True) list(dataset.as_numpy_iterator()) # [1, 0, 2] list(dataset.as_numpy_iterator()) # [1, 2, 0] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 参数: 返回值: 函数实现: def shuffle(self,
`Dataset.shuffle()` 时缓冲区大小 `buffer_size` 的设置 使用`tf.data` 的并行化策略提高训练流程效率 数据集元素的获取与使用 实例:cats_vs_dogs 图像分类 很多时候,我们希望使用自己的数据集来训练模型。然而,面对一堆格式不一的原始数据文件,将其预处理并读入程序的过程往往十分繁琐,甚至比模型的设计还要耗费...