为什么TensorFlow tf.data.Dataset.shuffle函数的reshuffle_each_iteration布尔参数默认为None，而不是True？

Question

documentation for the tf.Dataset.data.shuffle function声明如下：

  

  
• reshuffle_each_iteration :(可选。）布尔值，如果为true，则表示每次迭代时都应对数据集进行伪随机重组。 （默认为True。）
  

但是，该函数中的默认值为None，如同一页和the actual code中所述：

def shuffle(self, buffer_size, seed=None, reshuffle_each_iteration=None):

该函数调用ShuffleDataset类，其__init__函数也sets the same argument to None by default和uses the following logic将参数的默认值设置为True：

if reshuffle_each_iteration is None:
  self._reshuffle_each_iteration = True
else:
  self._reshuffle_each_iteration = reshuffle_each_iteration

为什么函数和类中的参数默认设置为True？这将使上面的代码块变得多余，并允许仅用self._reshuffle_each_iteration = reshuffle_each_iteration替换它。

谢谢！

Answer 1

@mrry here回答：

  

  
• 一般来说，我更喜欢None作为默认参数，因为它可以更容易地围绕API编写包装器。如果默认参数设置为True，则包装器很难使用包装函数的默认值，而不会在每个包装层上复制默认值。使用None并在最里层实现默认值更容易维护。
  
• 当默认参数可以是可变类型（如列表）时，使用None也与必要的样式一致，并且将默认值放在参数列表中是不安全的。