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tensor 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(4) # 将data数据集重复,其实就是2个epoch数据集 data = data.repeat(2) # 构造获取数据的迭代器 iters = data.make_one_shot_iterator() # 每次从迭代器中获取一批数据 batch = iters.get_next() sess = tf.Session() sess.run(batch) # 数据集完成遍历完之后,继续抽取的话会报错:OutOfRangeError
In [21]: d Out[21]: array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19], [20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29], [30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39], [40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49], [50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59]]) In [22]: sess.run(batch) Out[22]: array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39], [20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29], [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]]) In [23]: sess.run(batch) Out[23]: array([[40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49], [50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59]])
从输出结果可以看出:
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([[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19], [20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29], [ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49]]) In [26]: sess.run(batch) Out[26]: array([[50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59], [ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39], [30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39]]) In [27]: sess.run(batch) Out[27]: array([[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19], [50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59], [20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29], [40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49]])
可以看出,其实它就是先将数据集复制一遍,然后把两个epoch当成同一个新的数据集,一直shuffle和batch下去。
以上这篇TensorFlow dataset.shuffle、batch、repeat的使用详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持猪先飞。
相关文章
- 今天小编就为大家分享一篇解决tensorflow训练时内存持续增加并占满的问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-04-22
win10安装tensorflow-gpu1.8.0详细完整步骤
这篇文章主要介绍了win10安装tensorflow-gpu1.8.0详细完整步骤,本文给大家介绍的非常详细,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下...2020-04-22macOS M1(AppleSilicon) 安装TensorFlow环境
苹果为M1芯片的Mac提供了TensorFlow的支持,本文主要介绍了如何给使用M1芯片的macOS安装TensorFlow的环境,感兴趣的可以了解一下...2021-08-13windows系统Tensorflow2.x简单安装记录(图文)
这篇文章主要介绍了windows系统Tensorflow2.x简单安装记录(图文),文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧...2021-01-18完美解决TensorFlow和Keras大数据量内存溢出的问题
这篇文章主要介绍了完美解决TensorFlow和Keras大数据量内存溢出的问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-07-04- 今天小编就为大家分享一篇Tensorflow读取并输出已保存模型的权重数值方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看不看...2020-04-30
- 这篇文章主要介绍了Java JDBC批量执行executeBatch方法详解,本篇文章通过简要的案例,讲解了该项技术的了解与使用,以下就是详细内容,需要的朋友可以参考下...2021-08-26
Python通过TensorFLow进行线性模型训练原理与实现方法详解
这篇文章主要介绍了Python通过TensorFLow进行线性模型训练原理与实现方法,结合实例形式详细分析了Python通过TensorFLow进行线性模型训练相关概念、算法设计与训练操作技巧,需要的朋友可以参考下...2020-04-27详解tf.device()指定tensorflow运行的GPU或CPU设备实现
这篇文章主要介绍了详解tf.device()指定tensorflow运行的GPU或CPU设备实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧...2021-02-20- 今天小编就为大家分享一篇tensorflow实现对张量数据的切片操作方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-04-22
- 这篇文章主要介绍了基于tensorflow for循环 while循环案例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-06-30
- 今天小编就为大家分享一篇从训练好的tensorflow模型中打印训练变量实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-04-22
tensorflow -gpu安装方法(不用自己装cuda,cdnn)
这篇文章主要介绍了tensorflow -gpu安装,史上最新最简单的途径(不用自己装cuda,cdnn),非常不错,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下...2020-04-22在tensorflow下利用plt画论文中loss,acc等曲线图实例
这篇文章主要介绍了在tensorflow下利用plt画论文中loss,acc等曲线图实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-06-16tensorflow estimator 使用hook实现finetune方式
今天小编就为大家分享一篇tensorflow estimator 使用hook实现finetune方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-04-22- 这篇文章主要为大家介绍了TensorFlow神经网络学习的基本知识张量与变量概念详解,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助...2021-10-17
- 这篇文章主要介绍了使用TensorFlow-Slim进行图像分类的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧...2020-05-06
- 今天小编就为大家分享一篇浅谈tensorflow中张量的提取值和赋值,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-04-22
TensorFlow tf.nn.conv2d实现卷积的方式
今天小编就为大家分享一篇TensorFlow tf.nn.conv2d实现卷积的方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-04-30- 今天小编就为大家分享一篇tensorflow查看ckpt各节点名称实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-04-22