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Tensorflow关于mnist.train.next_batch()
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<p>当我搜索mnist.train.next_batch()时发现 <a href="https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/learn/python/learn/datasets/mnist.py" rel="nofollow noreferrer">https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/learn/python/learn/datasets/mnist.py</a></p> <p>在这个代码中</p> <pre><code> def next_batch(self, batch_size, fake_data=False, shuffle=True): """Return the next `batch_size` examples from this data set.""" if fake_data: fake_image = [1] * 784 if self.one_hot: fake_label = [1] + [0] * 9 else: fake_label = 0 return [fake_image for _ in xrange(batch_size)], [ fake_label for _ in xrange(batch_size) ] start = self._index_in_epoch # Shuffle for the first epoch if self._epochs_completed == 0 and start == 0 and shuffle: perm0 = numpy.arange(self._num_examples) numpy.random.shuffle(perm0) self._images = self.images[perm0] self._labels = self.labels[perm0] # Go to the next epoch if start + batch_size > self._num_examples: # Finished epoch self._epochs_completed += 1 # Get the rest examples in this epoch rest_num_examples = self._num_examples - start images_rest_part = self._images[start:self._num_examples] labels_rest_part = self._labels[start:self._num_examples] # Shuffle the data if shuffle: perm = numpy.arange(self._num_examples) numpy.random.shuffle(perm) self._images = self.images[perm] self._labels = self.labels[perm] # Start next epoch start = 0 self._index_in_epoch = batch_size - rest_num_examples end = self._index_in_epoch images_new_part = self._images[start:end] labels_new_part = self._labels[start:end] return numpy.concatenate((images_rest_part, images_new_part), axis=0) , numpy.concatenate((labels_rest_part, labels_new_part), axis=0) else: self._index_in_epoch += batch_size end = self._index_in_epoch return self._images[start:end], self._labels[start:end] </code></pre> <p>我知道mnist.train.next_batch(batch_size=100)意味着它从mnist数据集中随机抽取100个数据。现在,这是我的问题</p> <ol> <li>shuffle=true是什么意思?</li> <li>如果我设置下一个批(批大小=100,假数据=False,随机洗牌=False),那么它会从MNIST数据集的开始到结束依次选取100个数据?不是随机的?</li> </ol>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>当<code>shuffle=True</code>数据中示例的顺序是随机的。是的,它应该尊重例子在numpy数组中的顺序。</p>
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