tf.data.Dataset.list_files创建一个张量称为MatchingFiles:0（如果适用，带有适当的前缀）。
您可以评估
tf.shape(tf.get_default_graph().get_tensor_by_name('MatchingFiles:0'))[0]
当然，这仅在简单情况下有效，特别是如果每??个图像只有一个样本（或已知数量的样本）。
在更复杂的情况下，例如，当您不知道每个文件中的样本数时，您只能在时期结束时观察样本数。
为此，您可以观看计数的纪元数Dataset。repeat()创建一个名为的成员_count，该成员对纪元数进行计数。通过在迭代过程中观察它，您可以发现它何时发生变化，并从那里计算出数据集的大小。
该计数器可能埋在Datasets的层次结构中，该层次结构是在连续调用成员函数时创建的，因此我们必须像这样挖掘它。
d = my_dataset
# RepeatDataset seems not to be exposed -- this is a possible workaround
RepeatDataset = type(tf.data.Dataset().repeat())
try:
while not isinstance(d, RepeatDataset):
d = d._input_dataset
except AttributeError:
warnings.warn('no epoch counter found')
epoch_counter = None
else:
epoch_counter = d._count
请注意，使用此技术时，数据集大小的计算并不准确，因为在此期间epoch_counter递增的批次通常会将来自两个连续时期的样本混合在一起。因此，此计算精确到您的批生产长度。
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