34、利用TensorFlow进行神经网络训练的数据处理与模型构建

利用TensorFlow进行神经网络训练的数据处理与模型构建

1. 数据洗牌、分批和重复操作

在使用随机梯度下降优化算法训练神经网络模型时，将训练数据以随机洗牌的批次形式输入非常重要。下面我们以 ds_joint 数据集为例，介绍如何进行洗牌、分批和重复操作。

1.1 数据洗牌

洗牌操作可通过 .shuffle() 方法实现，该方法需要一个 buffer_size 参数，它决定了在洗牌前数据集中多少元素会被分组在一起。以下是一个洗牌示例：

import tensorflow as tf

# 设置随机种子
tf.random.set_seed(1)
ds = ds_joint.shuffle(buffer_size=len(t_x))
for example in ds:
    print('  x:', example[0].numpy(),
          '  y:', example[1].numpy())

如果数据集较小，选择较小的 buffer_size 可能会影响神经网络的预测性能，因为数据集可能无法完全随机化。为确保每个周期都能完全随机化，可将 buffer_size 设置为训练样本的数量。

1.2 数据分批

分批操作可通过 .batch() 方法实现，以下是一个分批示例：