获得一个已构建的名为 data 的 tensorflow 数据集对象 (tf.data.Dataset)。
有没有办法知道函数 repeat/batch/shuffle 是否在此对象上被调用，通过检查数据？ （并可能得到其他信息，如批处理和重复的参数）
（我假设急切执行）
edit 1: 似乎 str 方法带有一些信息。调查那个。
编辑 2：属性 output_shapes 提供有关批量大小和形状的信息。
【问题讨论】：
标签： python tensorflow deep-learning eager-execution
我能想到的唯一解决方案是进入 tensorflow 代码。 gen_dataset_ops.py 是在源码构建过程中生成的，所以只能在本地找到。
另一个文件是dataset_ops.py，它可以在下面的链接中找到。您只需在相关函数的返回之前插入打印语句。例如来自dataset_ops.py的shuffle函数：
def shuffle(self, buffer_size, seed=None, reshuffle_each_iteration=None):
"""Randomly shuffles the elements of this dataset.
...
print('Dataset shuffled') #inserted print here
return ShuffleDataset(self, buffer_size, seed, reshuffle_each_iteration)
Dataset 对象被包装在DatasetV1Adapter 中，因此您无法提前了解它。急切模式的唯一区别是它支持显式迭代，但是像这样做会非常低效
array = np.random.rand(10)
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(array)
if len([i for i in dataset]) != array.shape[0]:
print('repeated')
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/python/data/ops/dataset_ops.py
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