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) # 將數(shù)據(jù)打亂，數(shù)值越大，混亂程度越大

dataset = dataset.batch(4) # 按照順序取出4行數(shù)據(jù)，最后一次輸出可能小于batch

dataset = dataset.repeat() # 數(shù)據(jù)集重復(fù)了指定次數(shù)

# repeat()在batch操作輸出完畢后再執(zhí)行,若在之前，相當(dāng)于先把整個(gè)數(shù)據(jù)集復(fù)制兩次

#為了配合輸出次數(shù)，一般默認(rèn)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)

更多的不同和進(jìn)階可以參考這個(gè)博客

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的matlab中 dataset用法,dataset中shuffle()、repeat()、batch()用法的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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