在tensorflow對象檢測API中進行訓練時改組如何工作

Question

我一直在圍繞tensorflow對象檢測API進行實例細分。 在管道配置文件中，作為train_config的一部分，我們指定num_steps值。 因此，這就是訓練網絡的總步數。

因此，讓我們說，我在訓練數據集中有10,000張圖像，並且batch_size設置為1。在這種情況下，每10000個步驟后，數據是否會重新整理？ 是否可以自動確保在發生混洗之前網絡可以看到整個數據集？

Answer 1

該框架實際上並不會洗牌，它需要占用大量內存並且非常耗時。

而是有一個帶有隨機索引的數組，用於訪問您的數據。 通常，索引覆蓋整個數據集，所以，對的，所有數據都可以在網絡中看到，但是順序是隨機的。