从here中,我了解了shuffle、batch和repeat的用途。我正在处理医学图像数据,其中每个小批次都有来自一个患者记录的切片。我正在寻找一种在训练时在小批量中洗牌的方法。我不能增加缓冲区大小,因为我不想让来自不同记录的切片混淆。有人能解释一下如何做到这一点吗? dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tf.range(1, 20)) for element in data.as_numpy_iterator():
print(eleme
我对神经网络中有关批处理大小、时间和过程中权重分布的术语感到困惑。Considering one training/data point has 8 features(8 input nodes).I choose batch size of 2.执行第一个时代
Data point-1 :8 feature's values go through