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) # 將數據打亂，數值越大，混亂程度越大

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

dataset = dataset.repeat() # 數據集重復了指定次數

# repeat()在batch操作輸出完畢后再執行,若在之前，相當于先把整個數據集復制兩次

#為了配合輸出次數，一般默認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)

更多的不同和進階可以參考這個博客

Tensorflow datasets.shuffle repeat batch方法

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總結

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

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