2024-09-26 17:44:25 发布
网友
使用tfds.load在最新版本的TF中调用shuffle_文件时,如果像imagenet这样加载的数据集(我认为分成1024个不同的文件)被调用为:
tfds.load(name = 'imagenet', shuffle_files = True)
这将洗牌不同的文件,但不是每个1024个文件中的实际图像。有什么理由在实践中这样做吗?这是不是和你通常在将100幅图像送入NN之前洗牌的原因相同
谢谢大家!
我想你说的是“imagenet2012”,所以你的代码应该是:
ds = tfds.load('imagenet2012', split='train', shuffle_files=True)
如果是imagenet,您的意思是,您需要查看此页面load imagenet
这里的参数shuffle_files将在批量加载时洗牌文件。但您也应该洗牌数据集。这里有一个关于数据集洗牌如何工作的教程shuffle_repeat_explained 在这里,您还可以找到shuffle_文件如何使perormances更好shuffle and training
我想你说的是“imagenet2012”,所以你的代码应该是:
如果是imagenet,您的意思是,您需要查看此页面load imagenet
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