tf.raw_ops.ShuffleAndRepeatDataset
Создаёт набор данных, который перемешивает и повторяет элементы из input_dataset
tf.raw_ops.ShuffleAndRepeatDataset(
input_dataset, buffer_size, seed, seed2, count, output_types, output_shapes,
reshuffle_each_iteration=True, name=None
)
случайным образом.
| Аргументы | |
|---|---|
input_dataset | A Tensor типа variant. |
buffer_size | A Tensor типа int64. Количество выходных элементов для буферизации в итераторе по этому набору данных. Сравните с атрибутом min_after_dequeue при создании RandomShuffleQueue. |
seed | A Tensor типа int64. Скалярное семя для генератора псевдослучайных чисел. Если либо seed , либо seed2 установлено отличным от нуля, генератор псевдослучайных чисел засеивается заданным семенем. В противном случае используется случайное семя. |
seed2 | A Tensor типа int64. Второе скалярное семя для избежания коллизии семян. |
count | A Tensor типа int64. Скаляр, представляющий количество раз, которое должен повторяться базовый набор данных. По умолчанию -1, что приводит к бесконечному повторению. |
output_types | Список tf.DTypes, длина которого равна >= 1. |
output_shapes | Список форм (каждая форма — tf.TensorShape или список ints), длина которого равна >= 1. |
reshuffle_each_iteration | Необязательный bool. По умолчанию True. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращает | |
|---|---|
A Tensor типа variant. |
© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.3/api_docs/python/tf/raw_ops/ShuffleAndRepeatDataset
