tensorflow dataset.shuffle、dataset.batch、dataset.repeat顺序区别详解

1.作用

dataset.shuffle作用是将数据进行打乱操作，传入参数为buffer_size，改参数为设置“打乱缓存区大小”，也就是说程序会维持一个buffer_size大小的缓存，每次都会随机在这个缓存区抽取一定数量的数据
dataset.batch作用是将数据打包成batch_size
dataset.repeat作用就是将数据重复使用多少epoch

2.各种不同顺序的区别

示例代码（以下面代码作为说明）：

# -*- coding: utf-8 -*-
import tensorflow as tf
import numpy as np
 
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(np.arange(20).reshape((4, 5)))
 
dataset = dataset.shuffle(100)
dataset = dataset.batch(3)
dataset = dataset.repeat(2)
 
sess = tf.Session()
 
iterator = dataset.make_one_shot_iterator()
input_x = iterator.get_next()
 
print(sess.run(input_x))
print(sess.run(input_x))
print(sess.run(input_x))
print(sess.run(input_x))

1.顺序1（训练过程最常用的顺序）