Tensorflow 数据集 API：dataset.batch(n).prefetch(m) 预取 m 个批次或样本？答案

【问题标题】：Tensorflow Dataset API: dataset.batch(n).prefetch(m) prefetches m batches or samples?Tensorflow 数据集 API：dataset.batch(n).prefetch(m) 预取 m 个批次或样本？
【发布时间】：2018-09-17 07:47:04
【问题描述】：

如果我使用

dataset.batch(n).prefetch(m),

m 个批次或 m 个样本将被预取？

【问题讨论】：

标签： tensorflow-datasets

【解决方案1】：

Dataset.prefetch(m) 转换预取其直接输入的m 元素。在这种情况下，由于它的直接输入是dataset.batch(n)，并且该数据集的每个元素都是一个批次（n 元素），因此它将预取m批次。

【讨论】：

非常感谢！顺便问个问题：dataset.map(map_func, num_parallel_calls=num_threads) 如果num_threads > 1会影响数据顺序吗？
只要map_func 是一个纯函数（即它不指代变量或随机数生成器等可变状态），那么无论有无num_parallel_calls > 1，输出都应该相同。跨度>
嘿，@mrry，参数名称“buffer_size”和 api_doc“创建一个从该数据集中预取元素的数据集。”误导用户，可以更清楚。