shuffle是按顺序将数据放入buffer里面的；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([...
defmake_dataset(input_pattern,shuffle_size,batch_size):# map 解析函数,注意这里的向量化操作 deflabeler(record):fields=tf.io.decode_csv(record,record_defaults=['0']*32,field_delim='\t',)data=tf.strings.to_number(fields[1:32],out_type=tf.int32)label=tf.strings.to_number(fields[:1],out...
'''tf.train.batch是一个tensor队列生成器,作用是按照给定的tensor顺序,把batch_size个tensor推送到文件队列,作为训练一个batch的数据,等待tensor出队执行计算。 batch(tensors, batch_size, num_threads=1, capacity=32, enqueue_many=False, shapes=None, dynamic_pad=False, allow_smaller_final_batch=False, ...
再仔细阅读源代码后我还发现作者使用了tf.train.shuffle_batch这个函数用来批量读取,这个函数也让我头疼了很久,因为一直不知道它和tf.data.Dataset.batch.shuffle()有什么区别,所以第二个坑时tf.train.shuffle_batch和tf.data.Dataset.batch.shuffle()到底什么关系(区别) IItf.train.batch***和***tf.data.Dataset...
make_one_shot_iterator() / get_next() 注:make_one_shot_iterator() / get_next()用于Dataset数据的迭代器 参数说明: tensors:可以是列表、字典、元组等类型 drop_remainder:为False时表示不保留小于batch_size的批次,否则删除 buffer_size:数据清洗时使用的buffer大小 ...
例如,您可以应用单元素转换,例如Dataset.map()(为每个元素应用一个函数),也可以应用多元素转换,如Dataset.batch() 3、如果需要获取Dataset中的值 通过此对象,可以一次访问数据集中的一个元素,通过调用 Iterator = Dataset.make_one_shot_iterator(),Iterator.get_next() ...
batch shuffle repeat 下面就分别进行介绍。（1）map map接收一个函数，Dataset中的每个元素都会被当作这个函数的输入，并将函数返回值作为新的Dataset，如我们可以对dataset中每个元素的值加1：（2）batch batch就是将多个元素组合成batch，如下面的程序将dataset中的每个元素组成了大小为32的batch：（3）shuffle shuff...
同步模式相当于通过聚合多个设备上的mini-batch形成一个更大的batch来训练模型,相对于异步模式,在同步模型下根据并行的worker数量线性增加学习速率会取得不错的效果。如果使用tensorflow estimator接口来分布式训练模型的话,在同步模式下需要适当减少训练步数(相对于采用异步模式来说),否则需要花费较长的训练时间。Tensorflow...
"""Download a file if not present, and make sure it's the right size.""" if force or not os.path.exists(filename): print('Attempting to download:', filename) # 将远程数据下载到本地 filename, _ = urlretrieve(url + filename, filename) ...
make_csv_dataset(valid_path, batch_size=32, label_name='survived', na_value="?", num_epochs=1, ignore_errors=True ) # 定义离散列并进行处理 caetogries = {'sex': ['male', 'female'], 'class' : ['First', 'Second', 'Third'], 'deck' : ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', ...