关于batch、shuffle、repeat的作用

来源：5-4 keras_to_estimator

迷途20191129

2020-11-23

老师您好，我对于这三者在tensorflow中的意义不是很理解。请问这三者都是必须的吗？或者说三者使用的意义在什么地方呢？能否请老师稍加解释，谢谢

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1回答

正十七

2020-11-30

已采纳

batch的含义是将整个数据集切分成一个一个的小批量数据集，这是因为，整个数据集一下子全参与训练会导致内存占用过大。所以是必须的。

repeat则是指，数据集要遍历多少遍，除非是海量数据，一般情况下，模型训练不会只遍历一遍数据集，遍历多遍是达成好效果所必须的。

shuffle则是指，数据集要随机化，这是为了防止模型学习到样本之间的关联，是效果好的一个必须项。

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