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([...
生成batch并且进行训练的代码如下所示, make_batch函数用来取batch_size大小的中英文翻译句子,并且进行padding,每次都把句子padding到该batch的最长句子的长度。make_batch本身是一个generator,每次都会yield需要的数据,并且是无放回地抽取。 #coding=utf-8importrandompad_token=0fromparametersimport*defmake_batch(src_...
:return: 整个样本转换后的batchs数据"""#计算总的batch数量。每个batch包含的单词数量是batch_size * num_steps,batch_size为一个batch中样本的数量,#num_steps为一个样本的序列长度,因此num_batchs表示整个训练文本能分成的batch的数量num_batches = (len(id_list) - 1) // (batch_size *num_steps)#根据...
train_batches = make_batches(read_data(TRAIN_DATA), TRAIN_BATCH_SIZE, TRAIN_NUM_STEP) eval_batches = make_batches(read_data(EVAL_DATA), EVAL_BATCH_SIZE, EVAL_NUM_STEP) test_batches = make_batches(read_data(TEST_DATA), EVAL_BATCH_SIZE, EVAL_NUM_STEP) step = 0 for i in range(NUM_...
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...
二. batch与迭代次数的关系 但是如果上面for循环次数超过2会怎么样呢?也就是说如果循环次数*批数量 > 数据集数量会怎么样?我们试试看: dataset = tf.data.Dataset.range(10).batch(6) iterator = dataset.make_one_shot_iterator() next_element = iterator.get_next() ...
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((features,labels)).repeat().batch(BATCH_SIZE) 然后,和往常一样,我们创建一个迭代器: iter = dataset.make_one_shot_iterator() x, y = iter.get_next() 创建一个模型,即一个简单的神经网络:
dataset = dataset.shuffle(20).batch(5).repeat() # [Other transformations on `dataset`...] dataset_other = ... iterator = dataset.make_initializable_iterator() data_element = iterator.get_nex() sess = tf.Session() sess.run(iterator.initializer, feed_dict={features_placeholder: features,lab...
因此在每一步训练中我们需要在训练集中随机取batch_size 个训练数据出来,上述函数实现的就是这个功能。当然这个代码这样写的话,有些训练样本可能一次都不会被取到,有的样本会经常取到,但这是无关紧要的。 划分训练集和测试集 代码语言:javascript 代码运行次数:0...
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 ...