TensorFlow Dataset 的函数 cache() 和 prefetch() 有什么作用？
What do the TensorFlow Dataset's functions cache() and prefetch() do?
我正在学习 TensorFlow 的 Image Segmentation 教程。其中有以下几行：
train_dataset = train.cache().shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE).repeat()
train_dataset = train_dataset.prefetch(buffer_size=tf.data.experimental.AUTOTUNE)
cache() 函数有什么作用？ official documentation 非常晦涩且自引用：
Caches the elements in this dataset.
prefetch() 函数有什么作用？ official documentation 又很晦涩：
Creates a Dataset that prefetches elements from this dataset.
tf.data.Dataset.cache 转换可以在内存或本地存储中缓存数据集。这将避免在每个时期执行一些操作（如文件打开和数据读取）。下一个 epochs 将重用缓存转换缓存的数据。
您可以在 tensorflow here 中找到有关 cache 的更多信息 here。
Prefetch 与训练步骤的预处理和模型执行重叠。当模型执行训练步骤 s 时，输入管道正在读取步骤 s+1 的数据。这样做可以将步进时间减少到训练的最大值（而不是总和）以及提取数据所需的时间。
您可以在 tensorflow here 中找到有关 prefetch 的更多信息 here。
希望这能回答您的问题。快乐学习。
我正在学习 TensorFlow 的 Image Segmentation 教程。其中有以下几行：
train_dataset = train.cache().shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE).repeat()
train_dataset = train_dataset.prefetch(buffer_size=tf.data.experimental.AUTOTUNE)
cache()函数有什么作用？ official documentation 非常晦涩且自引用：
Caches the elements in this dataset.
prefetch()函数有什么作用？ official documentation 又很晦涩：
Creates a Dataset that prefetches elements from this dataset.
tf.data.Dataset.cache 转换可以在内存或本地存储中缓存数据集。这将避免在每个时期执行一些操作（如文件打开和数据读取）。下一个 epochs 将重用缓存转换缓存的数据。
您可以在 tensorflow here 中找到有关 cache 的更多信息 here。
Prefetch 与训练步骤的预处理和模型执行重叠。当模型执行训练步骤 s 时，输入管道正在读取步骤 s+1 的数据。这样做可以将步进时间减少到训练的最大值（而不是总和）以及提取数据所需的时间。
您可以在 tensorflow here 中找到有关 prefetch 的更多信息 here。
希望这能回答您的问题。快乐学习。