tf.raw_ops.ShuffleDataset
Создает набор данных, который псевдослучайным образом перемешивает элементы из input_dataset.
tf.raw_ops.ShuffleDataset(
input_dataset,
buffer_size,
seed,
seed2,
output_types,
output_shapes,
reshuffle_each_iteration=True,
metadata='',
name=None
)
| Аргументы | |
|---|---|
input_dataset | Tensor типа variant. |
buffer_size | Tensor типа int64. Количество выходных элементов, которые необходимо буферизировать в итераторе для этого набора данных. Сравните со значением атрибута min_after_dequeue при создании RandomShuffleQueue. |
seed | Tensor типа int64. Скалярное начальное значение для генератора случайных чисел. Если для seed или seed2 задано ненулевое значение, для генератора случайных чисел используется указанное начальное значение. В противном случае используется случайное начальное значение. |
seed2 | Tensor типа int64. Второе скалярное начальное значение, чтобы избежать совпадения начальных значений. |
output_types | Список значений tf.DTypes длиной >= 1. |
output_shapes | Список форм (каждая из которых представляет собой tf.TensorShape или список значений ints) длиной >= 1. |
reshuffle_each_iteration | Необязательный параметр bool. По умолчанию — True. Если значение равно true, каждому итератору для этого набора данных будет назначено другое псевдослучайно сгенерированное начальное значение на основе последовательности, заданной начальными значениями входных данных seed и seed2. Если значение равно false, каждому итератору будет назначено одно и то же начальное значение, и при повторной итерации по этому набору данных будет получена точно такая же последовательность результатов. |
metadata | Необязательный параметр string. По умолчанию — "". |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращает | |
|---|---|
Tensor типа variant. |
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/raw_ops/ShuffleDataset
