Tensorflow 如何使tf.data.Dataset只洗牌数据列的子集？

让我们看看我们有一个数据集：

   ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train,y_train ))

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如果我应用ds=ds.shuffle（），那么x\u列和y\u列都将被洗牌。如果我只想洗牌x\U列，而保持y\U列不变，该怎么办？

不确定为什么要这样做，因为错误的标签将映射到功能。

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但是，如果您仍然想这样做，您可以先将

x\u train

洗牌，然后再将其从\u tensor\u slices（）馈送到

。

您可以使用只返回1个输出的映射函数来实现所需的功能。然后你可以拉上拉链

ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))
ds_x = ds.map(lambda x, y: x)
ds_y = ds.map(lambda x, y: y)
ds_x = ds_x.shuffle(buffer_size=50) #change buffer_size as u like
ds = tf.data.Dataset.zip((ds_x, ds_y))

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只是想知道这样做的原因，因为如果你这样做，特征向量将被映射到错误的标签。谢谢，首先洗牌一个数据集，然后压缩与其他数据集的工作。