Python tf.compat.v1.data.experimental.RandomDataset.shuffle用法及代码示例

用法

shuffle(
    buffer_size, seed=None, reshuffle_each_iteration=None, name=None
)

随机打乱这个数据集的元素。

该数据集用buffer_size 元素填充缓冲区，然后从该缓冲区中随机采样元素，用新元素替换所选元素。对于完美的混洗，需要大于或等于数据集完整大小的缓冲区大小。

例如，如果您的数据集包含 10,000 个元素，但 buffer_size 设置为 1,000，则 shuffle 最初将仅从缓冲区中的前 1,000 个元素中选择一个随机元素。一旦选择了一个元素，它在缓冲区中的空间就会被下一个(即第 1,001 个)元素替换，从而保持 1,000 个元素的缓冲区。

reshuffle_each_iteration 控制每个 epoch 的 shuffle 顺序是否应该不同。在 TF 1.X 中，创建 epoch 的惯用方式是通过 repeat 转换：

dataset = tf.data.Dataset.range(3)
dataset = dataset.shuffle(3, reshuffle_each_iteration=True)
dataset = dataset.repeat(2)
# [1, 0, 2, 1, 2, 0]

dataset = tf.data.Dataset.range(3)
dataset = dataset.shuffle(3, reshuffle_each_iteration=False)
dataset = dataset.repeat(2)
# [1, 0, 2, 1, 0, 2]

在 TF 2.0 中，tf.data.Dataset 对象是 Python 可迭代对象，这使得也可以通过 Python 迭代创建 epoch：

dataset = tf.data.Dataset.range(3)
dataset = dataset.shuffle(3, reshuffle_each_iteration=True)
list(dataset.as_numpy_iterator())
# [1, 0, 2]
list(dataset.as_numpy_iterator())
# [1, 2, 0]

dataset = tf.data.Dataset.range(3)
dataset = dataset.shuffle(3, reshuffle_each_iteration=False)
list(dataset.as_numpy_iterator())
# [1, 0, 2]
list(dataset.as_numpy_iterator())
# [1, 0, 2]