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详解TensorFlow的 tf.data.Dataset.repeat 函数：重复数据集

  • Post category:Python

TensorFlow的tf.data.Dataset.repeat函数是用来对输入的数据集进行重复次数的设置。它的作用是用来筛选和组织在训练过程中使用的数据，批量处理和重复数据集。当数据集中的数据量不够用于一次完整的训练时，可以通过repeat函数多次复制数据集，以防止数据集在一轮训练中被过度使用。

使用方法：

  1. repeat函数的参数可以是一个整数，表示数据集要重复的次数；
  2. repeat函数的参数也可以是None，表示数据集会无限地从起点开始进行迭代；
  3. repeat函数可以接受一个参数count，用于指定重复数据集的次数。count指定的次数不包括第一次，因此，如果count=1，则意味着数据集将被重复一次，每个元素最多被用两次。

下面我们看两个例子：

1.实例1：在MNIST数据集上使用repeat函数，将数据集重复三次。

import tensorflow as tf

mnist = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# 将数据集拆分成训练集和测试集
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(mnist[0]).batch(32).repeat(3)
test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(mnist[1]).batch(32).repeat(3)

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])

model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

model.fit(train_dataset, epochs=5, steps_per_epoch=60000//32)
model.evaluate(test_dataset, steps=10000//32)

2.实例2：使用batch和repeat函数创建数据集，在每个批次中颠倒顺序。

import tensorflow as tf
import numpy as np

data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10], [11, 12]])
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(data)
dataset = dataset.batch(2).repeat(2)

for batch in dataset:
  print(batch.numpy())
  print(tf.reverse(batch, axis=[0]))

以上是关于 TensorFlow的tf.data.Dataset.repeat函数的详细讲解和相关实例，希望对你有所帮助。

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