dataset = dataset.shuffle(buffer_size=10000) shuffle打乱顺序很重要,建议先打乱顺序,再batch取值,因为如果是先执行batch操作的话,那么此时就只是对batch进行shuffle,而batch里面的数据顺序依旧是有序的,那么随机程度会减弱。 建议:dataset = tf.data.Dataset.range(10).shuffle(10).batch(6) 读入磁盘图片与对应lab...
将数据划分成若干批次的数据,可以使用tf.train或者tf.data.Dataset中的方法。 1.1 tf.train tf.train.slice_input_producer(tensor_list,shuffle=True,seed=None,capacity=32) tf.train.batch(tensors,batch_size,num_threads=1,capacity=32,allow_smaller_final_batch=False) 参数说明: shuffle:为True时进行数据...
#tf.data.Dataset.list_files 返回数据的路径加文件名的列表。 list_ds = tf.data.Dataset.list_files(str(data_dir/'*/*'), shuffle=False) #reshuffle_each_iteration=False 意味着每次我们从迭代器中请求数据时,如果数据集已经遍历完毕并重新开始,它都不会被重新打乱。 list_ds = list_ds.shuffle(image...
用于从文件夹中的图像文件直接生成一个tf.data.Dataset对象，这个对象可以很容易地用于训练和验证机器学习...
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。
TensorFlow dataset.shuffle、batch、repeat的使用详解 直接看代码例子,有详细注释!! import tensorflow as tf import numpy as np d = np.arange(0,60).reshape([6, 10])# 将array转化为tensordata = 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...
使用Dataset 需要遵循三个步骤: 载入数据:为数据创建一个数据集实例。 创建一个迭代器:通过使用创建的数据集构建一个迭代器来对数据集进行迭代。 使用数据:通过使用创建的迭代器,我们可以找到可传输给模型的数据集元素。 载入数据 我们首先需要一些可以放入数据集的数据。
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...
""" 获取数据 :return: 返回分批完的训练集和测试集 """ # 获取数据 (X_train, y_train), (X_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() # 分割训练集 train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X_train, y_train)).shuffle(60000, seed=0) ...
class_names=None, batch_size=32, max_length=None, shuffle=True, seed=None, validation_split=None, subset=None, follow_links=False ) 1. 2. 3. 4. 5. 或者tf的函数tf.data.TextLineDataset tf.data.TextLineDataset( filenames, compression_type=None, buffer_size=None, num_parallel_reads=None...