问题描述
使用tensorflow数据集操作时，我发现了一些有趣的东西。让我先向您展示代码：
import tensorflow as tf
dataset = tf.data.Dataset.range(10)
dataset1=dataset.shuffle(10,reshuffle_each_iteration=False)
dataset2=dataset.shuffle(10,reshuffle_each_iteration=True)
ds11=dataset1.take(7)
ds12=dataset1.skip(7)
ds21=dataset2.take(7)
ds22=dataset2.skip(7)
ds22s=ds22.shuffle(7)
print(list(dataset2.as_numpy_iterator()))
print(list(ds11.as_numpy_iterator()))
print(list(ds12.as_numpy_iterator()))
print(list(ds21.as_numpy_iterator()))
print(list(ds22.as_numpy_iterator()))
print(list(ds22s.as_numpy_iterator()))
输出：
[3，0，7，9，8，5，4，1，6，2]
[2，0，4，8，8，5，6]
[1，9，7]
[2，6，8，0，7，3，9]
[2，8，5]
[1、0、2]
因此，问题在于最后两个打印结果应具有相同的元素（当然顺序不相同）；但是，正如您所看到的，事实并非如此。
我的猜测是 ds22 并没有真正分配，而是我们定义了如何获取它的操作，因此当我们使用它时，所需的数据可以由数据库自动生成。定义的操作。
或者，有人可以解释吗？
解决方法
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