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人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新）
1.使用repeat() 解决如下报错：
WARNING:tensorflow:Your input ran out of data; interrupting training.
Make sure that your dataset or generator can generate at least `steps_per_epoch * epochs`
batches (in this case, 414 batches). You may need to use the repeat() function
when building your dataset.
警告：tensorflow：输入的数据用完；中断训练。请确保您的数据集或生成器至少可以生成
“每个steps_per_epoch*epoch”批（在本例中为414 batches）。在构建数据集时，可能需要使用repeat()函数。
2.解决：
方式一：
如果使用 model.fit(train_dataset, validation_data=test_dataset, steps_per_epoch=M, epochs=N)，
即同时steps_per_epoch和epochs的话，则要求把训练集和验证集都拷贝N份(epochs份)，
因为使用了steps_per_epoch之后，每次epoch的遍历是对不同份的训练集和验证集进行遍历，
不再是对同一份训练集和验证集进行遍历，因此一开始就要拷贝N份(epochs份)的源训练集和源验证集，
供以遍历epoch次。可以使用repeat(epochs)对数据集进行拷贝epochs份。
方式二：
如果使用 model.fit(train_dataset, validation_data=test_dataset, epochs=N)，
只使用了epochs的话，那么每次epoch的遍历都是对同一份训练集和验证集进行遍历，便不需要把训练集和验证集都拷贝N份(epochs份)，
其中steps_per_epoch值不需要传入，即会在第一次epoch的遍历中自动计算steps_per_epoch值。
3.例子：batch、repeat、steps_per_epoch、epochs的使用
1.先用 batch(批次大小) 然后才用 repeat(重复次数)，
比如：repeat(2)重复数据集2次，即复制一份数据集，最终即有两份数据集。
2.steps_per_epoch 即表示 一个epoch 里面遍历批量数据的次数，即遍历多少个批量数据完成一个epoch。
3.应保证要输入到模型的数据集(包括训练集/验证集)的批量个数都均为steps_per_epoch*epoch。
4.fit中没有定义steps_per_epoch，只定义了epochs的话，那么只会对同一份数据集进行遍历epochs次进行训练。
如果fit中同时有传训练集和验证集validation_data进行训练/验证的话，那么均为对同一份训练集和验证集进行遍历epochs次进行训练/验证。
打印的训练信息格式如下：当前步数step/总步数steps - ETA:剩余训练时间 - loss - accuracy
5.fit中同时定义了steps_per_epoch和epochs的话，那么表示对数据集进行遍历epochs次进行训练，并且每个epoch中遍历steps_per_epoch个批量数据。
但要注意的是此处所说的对数据集进行遍历epochs次指的不是对同一份数据集遍历epochs次，而是对epochs份数据集遍历epochs次，
而每份数据集遍历1次，因此需要对原始数据集拷贝epochs份，才能每份数据集遍历1次，一共遍历epochs次进行训练。
如果fit中同时有传训练集和验证集validation_data进行训练/验证的话，那么同时要把训练集和验证集validation_data都拷贝epochs份。
可以使用repeat(epochs)对数据集进行拷贝epochs份。
第一个epoch打印的训练信息格式如下：
当前步数step/Unknown - ETA:剩余训练时间 - loss: - accuracy:
第一个epoch之后的每个epoch打印的训练信息格式如下：（因为经过第一个epoch之后底层就已经计算好每个epoch需要遍历多少个批量数据，即得出总步数steps）
当前步数step/总步数steps - ETA:剩余训练时间 - loss - accuracy
4.使用顺序：from_tensor_slices -> map -> shuffle -> batch -> repeat -> prefetch