在tensorflow 2教程(用于语言理解的转换器模型)中，使用'.take(n)‘方法减少训练数据集的大小不起作用

在TensorFlow 2教程中，使用.take(n)方法减少训练数据集的大小不起作用的原因可能是因为.take(n)方法只是返回数据集的前n个元素，并不会改变原始数据集的大小。这意味着在训练模型时，仍然会使用完整的数据集进行训练。

要减少训练数据集的大小，可以使用.skip(n)方法跳过前n个元素，或者使用.filter()方法根据某些条件筛选数据集中的样本。这些方法可以结合使用，以便根据需要动态地调整数据集的大小。

另外，如果想要在训练过程中使用更小的数据集进行训练，可以考虑使用数据集的采样方法，如随机采样或分层采样。这样可以从原始数据集中随机选择一部分样本进行训练，以减少训练数据集的大小。

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