假设我们得到20万张标有“1”的图片，另外20万张标有“0”的图片顺序转换为张量流量的tfrecord。我试图用tf.train.shuffle_batch()来改变tfrecord。问题是，如果没有巨大的min_after_dequeue，我就无法充分改变数据，而min_after_dequeue太大会导致内存不足。是否有任何解决方案？
谢谢！
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我建议您使用tf.data.Dataset（https://www.tensorflow.org/versions/r1.4/api_docs/python/tf/data/Dataset）来实现此目的，利用shuffle转换以及interleave转换（假设您希望混合使用＆＃39} ; 1＆＃39;和＆＃39; 0＆＃39;标签）。