data.batch(2).cache().prefetch(2).repeat()
时间: 2023-12-01 12:03:55 浏览: 132
这是一个数据处理流程,用于对数据进行批处理、缓存、预取和重复操作。其中,batch(2)表示将数据按照batch size为2进行分批处理,cache()表示将数据缓存,prefetch(2)表示预取2个batch的数据以加速数据读取,repeat()表示对数据进行重复操作,即将数据集无限重复以便于训练模型。
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def _get_aviris(self): data = tf.data.Dataset.from_generator(self._aviris_generator, output_types = (tf.float32, tf.float32)) data = data.batch(self.batch_size) data = data.cache() data = data.prefetch(2) data = data.repeat() return data
这段代码是一个函数,函数名为 `_get_aviris`,该函数返回一个 TensorFlow 的数据集对象 `data`。这个数据集对象是通过调用 `tf.data.Dataset.from_generator` 方法创建的,它的数据来源是 `self._aviris_generator` 方法,该方法应该是一个生成器函数。
这个数据集对象 `data` 通过 `data.batch` 方法被分成批次,每个批次大小为 `self.batch_size`。接着,数据集被缓存到内存中,以便下次使用。然后,数据集对象被预取了 2 个批次的数据,以加速训练。最后,数据集对象被重复使用,以支持无限迭代获取数据。
tf.train.batch与tf.data.Dataset.batch有什么不同
tf.train.batch和tf.data.Dataset.batch都是用于将数据按batch处理的API,但它们之间存在一些不同:
1. API版本:tf.train.batch是TensorFlow 1.x版本中的API,而tf.data.Dataset.batch是TensorFlow 2.x版本中的API。
2. 数据输入方式:tf.train.batch需要先将数据读入到内存中,再按batch处理;而tf.data.Dataset可以实现边读取数据边处理,节省了内存的使用。
3. 数据处理方式:tf.train.batch是使用TensorFlow的队列来实现数据的batch处理,而tf.data.Dataset是使用数据管道(data pipeline)来实现数据的batch处理,可以更灵活地控制数据处理流程。
因此,建议在使用TensorFlow 2.x版本时,优先考虑使用tf.data.Dataset.batch来处理数据。