Reference

本文就不重复上面3篇文章的代码了。免得大家又用batch()或者next()的角度去解构它，虽然这些解构方式都是正确的。

一、直观生动的代码案例

话不多说，上代码！

dataset = tf.data.Dataset.range(10)
dataset = dataset.shuffle(2)
print(list(dataset.as_numpy_iterator()))

上面这个代码块，输出为

[1, 2, 3, 0, 5, 6, 7, 4, 8, 9]

而如果把buffer size调为10，输出明显更混乱（如下所见）。

dataset = tf.data.Dataset.range(10)
dataset = dataset.shuffle(10)
print(list(dataset.as_numpy_iterator()))
# [3, 5, 4, 0, 2, 6, 1, 7, 9, 8]

因此，如果你不想要懂原理，想要真正地、有效地用到这个shuffle方法，直接把size设置为整个数据集大小，或者成倍大小（感觉没必要）。

即使这样确实会增大内存消耗，但是不这样做，打乱效果会很差。

二、详细贴心的原理讲解

首先讲buffer size为2的情况。

dataset = tf.data.Dataset.range(10)
dataset = dataset.shuffle(2)
print(list(dataset.as_numpy_iterator()))

[1, 2, 3, 0, 5, 6, 7, 4, 8, 9]

这个输出怎么得到的？这真的是手把手、一步步打出来的呀！不能再详细了！

1、按顺序在dataset中先取出buffer size大小的数据，而后存入buffer缓冲区；第一次取的是[0,1]。

2、在缓冲区随机取出一个元素输出到output区中去；第一次输出的是1，所以output的第一个元素是1；于是缓冲区变成了[0, ]。

3、接着，再按顺序把dataset中的2放入buffer缓冲区；于是缓冲区变成了[0, 2]。

4、然后再随机从buffer取一个元素输出，第二次输出2；于是缓冲区变成了[0, ]；output的第二个元素是2。

5、接着，把dataset中的3放入buffer缓冲区；于是缓冲区变成了[0, 3]。

6、然后再随机从buffer取一个元素输出，第三次输出3；于是缓冲区变成了[0, ]；output的第三个元素是3。

7、接着，把dataset中的4放入buffer缓冲区；于是缓冲区变成了[0, 4]。

8、然后再随机从buffer取一个元素输出，第四次输出0；于是缓冲区变成了[ , 4]；output的第四个元素是0。

9、接着，把dataset中的5放入buffer缓冲区；于是缓冲区变成了[5, 4]。

10、然后再随机从buffer取一个元素输出，第五次输出5；于是缓冲区变成了[ , 4]；output的第五个元素是5。

11、接着，把dataset中的6放入buffer缓冲区；于是缓冲区变成了[6, 4]。

12、然后再随机从buffer取一个元素输出，第六次输出6；于是缓冲区变成了[ , 4]；output的第六个元素是6。

13、接着，把dataset中的7放入buffer缓冲区；于是缓冲区变成了[7, 4]。

14、然后再随机从buffer取一个元素输出，第七次输出7；于是缓冲区变成了[ , 4]；output的第七个元素是7。

15、接着，把dataset中的8放入buffer缓冲区；于是缓冲区变成了[8, 4]。

16、然后再随机从buffer取一个元素输出，第八次输出4；于是缓冲区变成了[8, ]；output的第八个元素是4。

17、接着，把dataset中的9放入buffer缓冲区；于是缓冲区变成了[8, 9]。

18、然后再随机从buffer取一个元素输出，第九次输出8；于是缓冲区变成了[ , 9]；output的第九个元素是8。

19、最后，buffer区发现dataset区已经被他“掏空了”（可怜巴巴...），于是只好无可奈何用小于buffer size的剩下的元素进行随机输出；第十次输出啥呢?笨蛋，只能输出9 了。

20、于是output区的最后一个元素是9。

三、结合batch进一步理解shuffle

3.1 当reshuffle_each_iteration=None时

如果这个参数不设置，也即为None时，和它为True时效果竟然一样（俺也不知道为啥...不过既然如此，建议手动设置为False）。

如果这个参数为True，那么每一次迭代（比如for循环、list()/tuple()方法、iter()方法）的时候，都会重新乱序。

这样也就导致每一次的迭代输出，结果不一样。

dataset = tf.data.Dataset.range(10)
dataset = dataset.shuffle(3)
print(list(dataset.as_numpy_iterator()))
dataset = dataset.batch(2)
print(list(dataset))
for ds in dataset:
    print(ds.numpy())
# [0, 2, 1, 4, 5, 3, 8, 7, 9, 6]
# [<tf.Tensor: shape=(2,), dtype=int64, numpy=array([0, 3], dtype=int64)>, <tf.Tensor: shape=(2,), dtype=int64, numpy=array([4, 2], dtype=int64)>, <tf.Tensor: shape=(2,), dtype=int64, numpy=array([1, 5], dtype=int64)>, <tf.Tensor: shape=(2,), dtype=int64, numpy=array([7, 6], dtype=int64)>, <tf.Tensor: shape=(2,), dtype=int64, numpy=array([9, 8], dtype=int64)>]
# [1 2]
# [0 5]
# [4 3]
# [8 7]
# [9 6]

dataset = tf.data.Dataset.range(10)
dataset = dataset.shuffle(3,reshuffle_each_iteration=True)
print(list(dataset.as_numpy_iterator()))
dataset = dataset.batch(2)
print(list(dataset))
for ds in dataset:
    print(ds.numpy())
# [1, 2, 4, 0, 3, 6, 7, 9, 5, 8]
# [<tf.Tensor: shape=(2,), dtype=int64, numpy=array([0, 1], dtype=int64)>, <tf.Tensor: shape=(2,), dtype=int64, numpy=array([4, 5], dtype=int64)>, <tf.Tensor: shape=(2,), dtype=int64, numpy=array([3, 7], dtype=int64)>, <tf.Tensor: shape=(2,), dtype=int64, numpy=array([6, 8], dtype=int64)>, <tf.Tensor: shape=(2,), dtype=int64, numpy=array([9, 2], dtype=int64)>]
# [1 3]
# [0 2]
# [5 4]
# [7 9]
# [6 8]

3.2 当reshuffle_each_iteration=False时

dataset = tf.data.Dataset.range(10)
dataset = dataset.shuffle(3,reshuffle_each_iteration=False)
print(list(dataset.as_numpy_iterator()))
dataset = dataset.batch(2)
print(list(dataset))
for ds in dataset:
    print(ds.numpy())
# 输出如下：
# [0, 2, 1, 5, 4, 7, 3, 9, 6, 8]
# <BatchDataset shapes: (None,), types: tf.int64>
# [<tf.Tensor: shape=(2,), dtype=int64, numpy=array([0, 2], dtype=int64)>, <tf.Tensor: shape=(2,), dtype=int64, numpy=array([1, 5], dtype=int64)>, <tf.Tensor: shape=(2,), dtype=int64, numpy=array([4, 7], dtype=int64)>, <tf.Tensor: shape=(2,), dtype=int64, numpy=array([3, 9], dtype=int64)>, <tf.Tensor: shape=(2,), dtype=int64, numpy=array([6, 8], dtype=int64)>]
# [0 2]
# [1 5]
# [4 7]
# [3 9]
# [6 8]
3.3 batch本身是不会乱序的，以原序按批次分割 
dataset = tf.data.Dataset.range(10)
# dataset = dataset.shuffle(3)
print(list(dataset.as_numpy_iterator()))
dataset = dataset.batch(2)
print(list(dataset))
for ds in dataset:
    print(ds.numpy())
# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
# [<tf.Tensor: shape=(2,), dtype=int64, numpy=array([0, 1], dtype=int64)>, <tf.Tensor: shape=(2,), dtype=int64, numpy=array([2, 3], dtype=int64)>, <tf.Tensor: shape=(2,), dtype=int64, numpy=array([4, 5], dtype=int64)>, <tf.Tensor: shape=(2,), dtype=int64, numpy=array([6, 7], dtype=int64)>, <tf.Tensor: shape=(2,), dtype=int64, numpy=array([8, 9], dtype=int64)>]
# [0 1]
# [2 3]
# [4 5]
# [6 7]
# [8 9] 
在此数据集的元素之间映射map_func。
此转换将map_func应用于此数据集的每个元素，并返回一个新的数据集，该数据集包含转换后的元素，顺序与它们在输入中出现的顺序相同。
a = Dataset.range(1, 6)  # ==> [ 1, 2, 3, 4, 5 ]
a.map(lambda x: x + 1)  # ==> [ 2, 3, 4, 5, 6 ]
map_func的输入签名由这个数据集中每个元素的结构决定。 例如:
# NOTE: The foll
				Dataset数据对象
Dataset可以用来表示输入管道元素集合（张量的嵌套结构）和“逻辑计划“对这些元素的转换操作。在Dataset中元素可以是向量，元组或字典等形式。
另外，Dataset需要配合另外一个类Iterator进行使用，Iterator对象是一个迭代器，可以对Dataset中的元素进行迭代提取。
Dataset方法
2.1  .from_tensor_slices
from_tensor_slices 用于创建dataset,其元素是给定张量的切片的元素。
函数形式：from_tensor
				1.shuffle(buffer_size)
tensorflow中的数据集类Dataset有一个shuffle方法，用来打乱数据集中数据顺序，训练时非常常用。其中shuffle方法有一个参数buffer_size，文档的解释如下：
dataset.shuffle(buffer_size, seed=None, reshuffle_each_iteration=None)
Randomly shuffles the elements of this dataset.
This dataset f.
buffer_size参数，指元素的个数，最完美的shuffle是所有数据一起shuffle,但是避免内存不够，每次选buffer_size个数据进行shuffle。
比如Dataset一共10000个元素，buffer_size=1000, ...
				本文翻译自stackoverflow网友的回答，某些地方可能有些生硬甚至错误，翻译成中文（为尽可能保留原义有的词没翻译）也是便于自己日后再次查看，仅供参考。（读完其实也还没弄太明白，了解的大神或者有相同困惑的小伙伴可以一起讨论下）
源地址https://stackoverflow.com/questions/46444018/meaning-of-buffer-size-in-dataset-m...
我给buffer_size = 1，发现没有shuffle的作用。所以想知道到底是如何shuffle的。
函数内部设置
首先，Dataset会取所有数据的前buffer_size数据项，填充 buffer，如下图：
然后，从buffer中随机选择一条数据输出，比如这里随机选中了item 7，那么buffer中item 7对应的位置就空出来了。
然后，从Dataset中顺序选择最新的一条数据填充到buffer中，这里是item 10。
然后在从Buffer中随
				话不多说，看代码
代码git链家：https://github.com/lankuohsing/TensorFlowStudy/blob/master/dataset_usage/shuffle_batch_repeat.py
# -*- coding: utf-8 -*-
Created on Fri Dec  4 21:08:13 2020
@author: lankuohsing
import tensorflow as tf
import numpy as np
# In[]
					f = plt.figure(figsize=(12, 7)) f.suptitle('Label Counts for a Sample of Clients') row = 2 col = 3 for i in range(row * col): client_dataset = dataset.shuffle(buffer_size=len(train_images)) client_dataset = dataset.batch(batch_size=10) example = next(iter(client_dataset)) label = example['label'].numpy() unique_values, value_counts = np.unique(label, return_counts=True) plt.subplot(row, col, i+1) plt.bar(unique_values, value_counts) plt.title('Client {}'.format(i)) plt.show()该段代码中如何实现每幅直方图中的每一列颜色不一致
				可以在每个子图中使用不同的颜色来绘制每个标签的条形。将颜色列表作为参数传递给plt.bar()函数即可，例如：
colors = ['r', 'g', 'b', 'c', 'm', 'y']
for i in range(row * col):
    client_dataset = dataset.shuffle(buffer_size=len(train_images))
    client_dataset = dataset.batch(batch_size=10)
    example = next(iter(client_dataset))
    label = example['label'].numpy()
    unique_values, value_counts = np.unique(label, return_counts=True)
    plt.subplot(row, col, i+1)
    plt.bar(unique_values, value_counts, color=colors[:len(unique_values)])
    plt.title('Client {}'.format(i))
plt.show()