TensorFlow中，dataset.shuffle和batch操作如何结合使用在数据集上？
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本文共计1410个文字，预计阅读时间需要6分钟。
Batch size定义了每次训练过程中使用的样本数量。注意，在一个epoch中，最后一个batch的大小可能小于batch size，如果dataset.repeat为1的话。这通常被称为epoch。但在TF中，如果使用dataset.shuffle，shuffle的顺序可能会影响epoch的混合，导致epoch的混合效果。
batch很好理解，就是batch size。注意在一个epoch中最后一个batch大小可能小于等于batch size
dataset.repeat就是俗称epoch，但在tf中与dataset.shuffle的使用顺序可能会导致个epoch的混合
dataset.shuffle就是说维持一个buffer size 大小的 shuffle buffer，图中所需的每个样本从shuffle buffer中获取，取得一个样本后，就从源数据集中加入一个样本到shuffle buffer中。
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Batch size定义了每次训练过程中使用的样本数量。注意，在一个epoch中，最后一个batch的大小可能小于batch size，如果dataset.repeat为1的话。这通常被称为epoch。但在TF中，如果使用dataset.shuffle，shuffle的顺序可能会影响epoch的混合，导致epoch的混合效果。
batch很好理解，就是batch size。注意在一个epoch中最后一个batch大小可能小于等于batch size
dataset.repeat就是俗称epoch，但在tf中与dataset.shuffle的使用顺序可能会导致个epoch的混合
dataset.shuffle就是说维持一个buffer size 大小的 shuffle buffer，图中所需的每个样本从shuffle buffer中获取，取得一个样本后，就从源数据集中加入一个样本到shuffle buffer中。