在TensorFlow2.0中迭代无限重复的tf.data数据集的正确方法是什么

在TensorFlow2.0中，迭代无限重复的tf.data数据集的正确方法是使用repeat()函数。repeat()函数用于将数据集重复多次，实现无限重复迭代的效果。

使用repeat()函数时，可以指定重复的次数，也可以不指定，表示无限重复。例如，dataset.repeat(3)表示将数据集重复3次，dataset.repeat()表示无限重复。

下面是使用repeat()函数迭代无限重复的tf.data数据集的示例代码：

import tensorflow as tf

# 创建一个tf.data数据集
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 2, 3])

# 无限重复迭代数据集
dataset = dataset.repeat()

# 创建一个迭代器
iterator = dataset.make_one_shot_iterator()

# 获取数据
next_element = iterator.get_next()

# 打印数据
with tf.Session() as sess:
    for i in range(10):
        value = sess.run(next_element)
        print(value)

在上述示例代码中，首先创建了一个包含元素[1, 2, 3]的tf.data数据集。然后使用repeat()函数将数据集无限重复。接着创建了一个迭代器，并通过迭代器获取数据。最后使用会话执行迭代，打印出数据。

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