相关疑难解决方法(0)

我目前正在学习TensorFlow，但我在这段代码中遇到了困惑：

dataset = dataset.shuffle(buffer_size = 10 * batch_size) 
dataset = dataset.repeat(num_epochs).batch(batch_size)
return dataset.make_one_shot_iterator().get_next()

我知道首先数据集将保存所有数据，但是shuffle（），repeat（）和batch（）对数据集做了什么？请给我一个例子的解释

我最近开始学习张量流。

我不确定是否有区别

x = np.array([[1],[2],[3],[4],[5]])
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(x)
ds.shuffle(buffer_size=4)
ds.batch(4)

和

x = np.array([[1],[2],[3],[4],[5]])
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(x)
ds.batch(4)
ds.shuffle(buffer_size=4)

另外，我不确定为什么我不能使用

dataset = dataset.shuffle_batch(buffer_size=2,batch_size=BATCH_SIZE)

因为它给出了错误

dataset = dataset.shuffle_batch(buffer_size=2,batch_size=BATCH_SIZE)
AttributeError: 'TensorSliceDataset' object has no attribute 'shuffle_batch'

谢谢！