TensorFlow是一种非常强大的深度学习工具。其中的tf.data API可以让我们很方便地加载训练数据并进行预处理。在使用tf.data前，需要先将数据集转化为tf.data.Dataset格式。这里我们将详解一下这个过程中的shuffle、batch、repeat这三个函数的使用方法。
首先是shuffle函数。这个函数可以将数据集中的数据打乱顺序，有利于提高模型的训练效果。shuffle函数在每个epoch开始时都会重新洗牌一下数据集。在shuffle函数中，有一个参数buffer_size，表示随机取多少个样本放入缓冲区。为了使得数据更加随机，buffer_size通常会设置得比样本总数稍大一些。实际操作中，由于数据可能会很大，所以buffer_size不宜设置得太大以免超出计算机内存限制。通常建议的操作是先将数据集进行打乱，再进行batch操作。
其次是batch函数。batch函数表示每次取出多少个样本。假设数据集中有100个样本，而batch_size=10，则batch函数会将数据集分成10个batch，每个batch中有10个样本。也就是说，在每个batch中，我们需要将10个样本同时输入到神经网络中，计算出总的loss后再更新参数。这个操作可以让我们充分利用计算机的并行计算能力，提高模型训练效率。假设数据集大小为n，batch_size为m，则需要经过n/m个batch才能完成一次epoch，这个循环过程持续epochs次。
接下来是repeat函数。repeat函数可以让数据集重复若干次，这个函数通常用于使得模型更加鲁棒。如果训练数据有10个epoch，而我们希望模型能够收敛得更好，就可以将数据集进行repeat。不过需要注意的是，如果不手动停止repeat函数，它会一直循环下去，直到我们手动停止程序。如果图像不经过处理直接repeat，黑白图像可以重复多次，但是彩色图像，经过处理后每个像素点的取值在0~255之间，如果直接重复，图像的特征会被改变，这就需要对图像进行预处理后再进行repeat操作。另外需要注意的是，repeat函数需要放在batch函数前面，否则会出现一些问题。
以上就是tensorFlow的shuffle、batch、repeat三个函数的使用方法及各自的作用。值得注意的是，这几个函数的顺序很重要，通常的顺序是shuffle、repeat、batch，如果错误使用将会出现各种问题，因此需要仔细检查。
