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Python 在数据集上创建小子集，并使用TensorFlow 2中每个历元的不同子集进行训练

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假设我有一个5000张图像的数据集。我希望在每个历元的200张图像的小子集上对模型进行训练，并确保模型在每个历元开始时看到一个新的子集，而不是在相同的5000张图像上训练我的模型。如何在TensorFlow 2中实现这一点

tf.data.Dataset.shard（）
对此有用吗

输入文件是.mat文件