tf.raw_ops.ShuffleAndRepeatDataset

Создаёт набор данных, который перемешивает и повторяет элементы из input_dataset

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.raw_ops.ShuffleAndRepeatDataset

tf.raw_ops.ShuffleAndRepeatDataset(
    input_dataset, buffer_size, seed, seed2, count, output_types, output_shapes,
    reshuffle_each_iteration=True, name=None
)

псевдослучайным образом.

Аргументы
`input_dataset`	A `Tensor` типа `variant`.
`buffer_size`	A `Tensor` типа `int64`. Количество элементов вывода, которые нужно буферизовать в итераторе по этому набору данных. Сравнивайте с атрибутом `min_after_dequeue`, когда создаёте `RandomShuffleQueue`.
`seed`	A `Tensor` типа `int64`. Скалярное семя для генератора псевдослучайных чисел. Если `seed` или `seed2` заданы отличными от нуля значениями, генератор псевдослучайных чисел используется с заданным семенем. В противном случае используется случайное семя.
`seed2`	A `Tensor` типа `int64`. Второе скалярное семя для предотвращения столкновений семян.
`count`	A `Tensor` типа `int64`. Скаляр, представляющий количество раз, которое необходимо повторить базовый набор данных. По умолчанию — `-1`, что приводит к бесконечному повторению.
`output_types`	Список `tf.DTypes` длиной `>= 1`.
`output_shapes`	Список форм (каждая — `tf.TensorShape` или список `ints`) длиной `>= 1`.
`reshuffle_each_iteration`	Необязательный `bool`. По умолчанию `True`.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
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/r2.4/api_docs/python/tf/raw_ops/ShuffleAndRepeatDataset