matlab中 dataset用法,dataset中shuffle()、repeat()、batch()用法

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#matlab中 dataset用法

本文介绍了如何在 TensorFlow 中使用 `tf.data.Dataset` 进行数据预处理，包括从 numpy 数组创建数据集、使用 `shuffle` 打乱数据、`batch` 分批处理数据以及 `repeat` 重复数据集。示例代码展示了这些方法的实际应用。

import numpy as np

import tensorflow as tf

np.random.seed(0)

x = np.random.sample((11,2))

# make a dataset from a numpy array

print(x)

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(x)

dataset = dataset.shuffle(2) # 将数据打乱，数值越大，混乱程度越大

dataset = dataset.batch(4) # 按照顺序取出4行数据，最后一次输出可能小于batch

dataset = dataset.repeat() # 数据集重复了指定次数

# repeat()在batch操作输出完毕后再执行,若在之前，相当于先把整个数据集复制两次

#为了配合输出次数，一般默认repeat()空

# create the iterator

iter = dataset.make_one_shot_iterator()

el = iter.get_next()

with tf.Session() as sess:

for i in range(6):

value = sess.run(el)

print(value)

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