Python 多个时代的TensorFlow列车批次？

我不知道如何为多个时代运行tf.train.batch的结果。它当然会用完一次，我不知道如何重新启动它

• 也许我可以用

  平铺

  重复一遍，这很复杂
• 如果我每次都能重新绘制一个批，那就好了——我需要

  batch\u size

  0和num\u之间的随机整数示例。（我的例子都放在本地RAM中）。我还没有找到一个简单的方法来立即获得这些随机抽签
• 理想情况下，当批处理重复时，也会有一次改组，但对我来说，更合理的做法是先运行一个历元，然后进行改组，等等，而不是将训练空间加入到自己的

  num_历元

  size，然后进行改组

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我认为这是令人困惑的，因为我并没有真正构建一个输入管道，因为我的输入适合内存，但我仍然需要构建批处理、洗牌和多个时代，这可能需要更多关于输入管道的知识。

tf.train.batch

只是将上游样本分组到批中，没有更多。它用于输入管道的末端。数据和时代在上游处理

例如，如果训练数据符合张量，则可以使用生成样本。此函数具有用于洗牌和纪元的参数