在tensorflow中实现去除不足一个batch的数据

在TensorFlow中，要去除不足一个batch的数据可以通过 tf.data.Dataset 中的 drop_remainder 方法实现。

下面是具体的步骤：

1. 加载数据并创建 tf.data.Dataset 对象

import tensorflow as tf

BUFFER_SIZE = 10000
BATCH_SIZE = 64

# 加载数据
train_data, test_data = tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()

# 创建训练数据集对象，设置 shuffle=True + batch_size=BATCH_SIZE
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(train_data)\
                    .shuffle(BUFFER_SIZE)\
                    .batch(BATCH_SIZE, drop_remainder=True)

# 创建测试数据集对象
test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(test_data)\
                   .batch(BATCH_SIZE, drop_remainder=True)

在 tf.data.Dataset 使用 batch 方法时，可以设置 drop_remainder 参数为 True，这样就可以去除不足一个batch的数据。

1. 构建模型并训练

# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_dataset, epochs=5)

在训练模型时，直接将上面创建的 train_dataset 对象传递给 fit 方法即可。由于 train_dataset 已经去除了不足一个batch的数据，所以可以直接进行训练。

1. 测试模型

# 测试模型
test_loss, test_accuracy = model.evaluate(test_dataset)
print('Test accuracy:', test_accuracy)

在测试模型时，同样可以直接将 test_dataset 对象传递给 evaluate 方法。由于 test_dataset 已经去除了不足一个batch的数据，所以可以直接进行测试。

下面是第二个示例：

1. 加载数据并创建 tf.data.Dataset 对象

import tensorflow as tf
import numpy as np

BUFFER_SIZE = 10000
BATCH_SIZE = 32

# 构造数据
x = np.random.random((100, 10))
y = np.random.randint(0, 2, (100,))

# 创建数据集对象，设置 shuffle=True + batch_size=BATCH_SIZE
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x, y))\
            .shuffle(BUFFER_SIZE)\
            .batch(BATCH_SIZE, drop_remainder=True)

1. 构建模型并训练

# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu', input_shape=(10,)),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(dataset, epochs=5)

在训练模型时，直接将上面创建的 dataset 对象传递给 fit 方法即可。由于 dataset 已经去除了不足一个batch的数据，所以可以直接进行训练。

1. 测试模型

# 测试模型
test_loss, test_accuracy = model.evaluate(dataset)
print('Test accuracy:', test_accuracy)

在测试模型时，同样可以直接将 dataset 对象传递给 evaluate 方法。由于 dataset 已经去除了不足一个batch的数据，所以可以直接进行测试。