tf.train.shuffle_batch/tf.train.batch 函数对比讲解

TF训练数据批处理详解
本文深入解析了tf.train.shuffle_batch与tf.train.batch函数的区别与使用场景,详细介绍了这两个函数如何帮助TensorFlow开发者高效地进行数据批处理,是理解TensorFlow数据流控制的重要资源。
部署运行你感兴趣的模型镜像

tf.train.shuffle_batch/tf.train.batch 函数对比讲解

转自:
https://blog.youkuaiyun.com/akadiao/article/details/79645221

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

TensorFlow-v2.15

TensorFlow-v2.15

TensorFlow

TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

### TensorFlow `string_input_producer` 替代方案 自版本1.12起,TensorFlow逐步弃用了部分队列机制相关的函数,其中包括`tf.train.string_input_producer`。为了替代这一功能,在现代TensorFlow实践中推荐采用`tf.data.Dataset` API来处理输入管道[^1]。 #### 使用 `tf.data.Dataset.from_tensor_slices` 对于原本依赖于`string_input_producer`读取文件列表的应用场景,可以利用`Dataset.from_tensor_slices()`方法创建数据集实例: ```python import tensorflow as tf filenames = ['file1.txt', 'file2.txt'] dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(filenames) def _parse_function(filename): image_string = tf.io.read_file(filename) # 解析图像等内容... return parsed_content dataset = dataset.map(_parse_function).shuffle(buffer_size=10000).batch(32) ``` 此代码片段展示了如何通过指定文件名数组构建数据集,并定义了解码操作 `_parse_function` 来加载和预处理单个样本。接着应用 `.map()` 方法转换每个元素;`.shuffle()` 和 `.batch()` 则用于打乱顺序并分批传输给模型训练过程。 #### 构建更复杂的数据流图 当面对更加复杂的输入需求时,比如需要循环遍历整个数据集多次或设置epoch数量,则可以通过组合多个API实现所需行为: ```python # 假设 filenames 是一个字符串张量组成的列表 dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(filenames) # 设置重复次数 (无限次),并在每次迭代结束时重新洗牌 dataset = dataset.repeat().shuffle(len(filenames)) iterator = iter(dataset) next_element = iterator.get_next() ``` 上述例子中,`repeat()` 函数使得数据集可以在一轮结束后继续提供新批次直到显式停止条件达成;而 `shuffle()` 可确保每轮获取到不同排列的记录集合。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值