我正在用9100张图像（每张图像大小为256 x 64）训练一个变分自编码器（VAE）模型。我使用Nvidia RTX 3080进行训练。首先，我将所有图像加载到一个大小为9100 x 256 x 64的numpy数组中，称为traindata。然后，为了形成训练数据集，我使用以下代码：

train_dataset = (tf.data.Dataset.from_tensor_slices(traindata).shuffle(len(traindata)).batch(batch_size))

这里我使用了batch_size为65。我在训练过程中主要有两个问题：

问题1：

根据文档，整个数据集在每个epoch中都会被重新洗牌。然而，这种方式下的训练速度非常慢（每个epoch大约50秒）。我做了一个对比，没有调用.shuffle(len(traindata))来创建数据集时的训练速度要快得多（每个epoch大约20秒）。我想知道为什么.shuffle()操作这么慢，以及是否有任何方法可以使其更快？根据这个StatsSE讨论，洗牌对训练非常重要，这就是我包含洗牌操作的原因。

问题2：

当我在创建数据集时调用.shuffle()时，Tensorflow总是给出以下消息：

I tensorflow/core/platform/windows/subprocess.cc:308] SubProcess ended with return code: 4294967295

我在网上搜索过，但仍然无法理解这背后的含义。这是否意味着有某种错误，还是只是一个我可以忽略的警告？

回答：

这是因为在缓冲区中保存数据集的所有元素是昂贵的。除非你绝对需要完美的随机性，否则你应该使用较小的buffer_size。所有元素最终都会被取出，但以一种更确定性的方式进行。

使用较小的buffer_size，例如3时，会发生以下情况。缓冲区用括号表示，Tensorflow在这个括号中随机抽取一个值。被随机选中的值用^表示：

1) [1 2 3]4 5 6 7 8 9       ^2) [1 3 4]5 6 7 8        ^3) [1 3 5]6 7 8        ^4) [1 3 6]7 8    ^5) [3 6 7]8

等等

因此，较早的值会在epoch的早期被取出，但你仍然会进行一些洗牌操作，并且最终所有样本都会被取出。

简而言之 大幅减少buffer_size