我写信是为了询问如何根据自定义规则撰写培训数据。目前，我正在使用queue和tf.train.shuffle_batch来检索一批训练数据。但我想在＆＃34; shuffle＆＃34;中添加一些自定义逻辑。缓冲。
假设我的批量大小是128，我想得到N个不同标签的数据，每个都有M个样本。所以，N * M = 128.是的，我的总标签数远远超过N.没有这个逻辑，我的批次很少有带有相同标签的样品，这对我的模型来说是不好的。
是否有任何方法可以在不编写自己的shuffle_batch2的情况下实现此逻辑，或按此顺序准备数据然后切换到使用批处理而不是shuffle_batch？
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