dataset = dataset.batch(batch_size=15) next(iter(dataset)) 一般情况下不需要repeat,sample size不能整除 batch size的时候,最后一个batch的数据会不满 用户自己设置的batch size,train的时候只会在不满 batch size的batch里training,避免drop 每个epoch的最后一个batch就可以,另一种方案就是用上repeat避免这个...
repeat( count=None, name=None ) 参数 count (可选。)tf.int64 标量tf.Tensor ,表示数据集应重复的次数。默认行为(如果 count 是None 或-1 )是无限期重复数据集。 name (可选。) tf.data 操作的名称。 返回 Dataset 一个Dataset。 重复此数据集,以便看到每个原始值 count 次。 dataset = tf.data.Datas...
import tensorflow as tfimport numpy as np# 使用numpy构建12个数据input_data = np.arange(12)# 将构建数据传递到dataset，传递中添加shuffle(10个缓冲区数据), batch分批次执行(每次4个数据), repeat重复构建数据2次dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(input_data).shuffle(buffer_size=10).batch(...
创建方式 - 从一个tf.data.Dataset对象到另一个tf.data.Dataset对象 创建train/val dataset对象时,常用的三个方法batch、repeat、shuffle 参考 本文主要参考tensorflow的官方文档tf.data: Build TensorFlow input pipelines tf.data模块的作用 tf.data模块提供了从原始数据源到train/eval batch数据的一整套管道流程服务...
参考:https://juejin.cn/post/7123830153163046926 # shuffle 和 batch 实验 data=tf.range(0,10000) data=tf.data.Dataset.from_tensor_slices(data) data1=data.shu
示例2: Javascript const a = tf.data.array([2, 4, 6]).repeat(5); await a.forEachAsync(e => console.log(e*2)); 输出: 4 8 12 4 8 12 4 8 12 4 8 12 4 8 12 参考:https://js.tensorflow.org/api/latest/#tf.data.Dataset.repeat...
import tensorflow as tfimport numpy as np# 使用numpy构建12个数据input_data = np.arange(12)# 将构建数据传递到dataset,传递中添加shuffle(10个缓冲区数据), batch分批次执行(每次4个数据), repeat重复构建数据2次dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(input_data).shuffle(buffer_size=10).batch(...
dataset = dataset.repeat(N) 表示将数据复制N份 concatenate():表示将两个数据集顺序连接起来。 take(N):从数据集中读取前N项数据。 skip(N):表示在数据集中跳过前N项数据。 flap_map()表示从多个数据集中轮流读取数据。 制作词汇表 counter = collections.Counter():创作计数器counter[word] += 1 sorted_...
(1000,10))dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((data,labels))dataset=dataset.batch(32)# repeat()代表无限制复制原始数据,这里可以用count指明复制份数,但要注意要比fit中的epochs大才可dataset=dataset.repeat()model=keras.Sequential([# 需要在输入层中指明输入的数据量input_shapelayers.Dense(64,...
dataset = dataset.batch(32) # 迭代器每次读出32行 dataset = dataset.shuffle(buffer_size=10000) # 对10000行数据洗牌 dataset = dataset.repeat(5) # 类似[1, 2, 3] *5 2、迭代器iterator one-shot, initializable, reinitializable, feedable. ...