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TensorFlowのドキュメント、prefetchおよびクラスのmapメソッドにはtf.contrib.data.Dataset、両方ともというパラメータがありますbuffer_size。 ためのprefetch方法は、パラメータとして知られているbuffer_sizeとマニュアルに従って。 buffer_size：tf.int64スカラーtf.Tensor。プリフェッチ時にバッファーされる要素の最大数を表します。 ためのmap方法は、パラメータとして知られているoutput_buffer_sizeとマニュアルに従って。 output_buffer_size：（オプション）バッファリングされる処理済み要素の最大数を表すtf.int64スカラーtf.Tensor。 同様に、shuffleメソッドについては、同じ数量が表示され、ドキュメントに従っています： buffer_size：新しいデータセットがサンプリングする、このデータセットからの要素の数を表すtf.int64スカラーtf.Tensor。 これらのパラメータ間の関係は何ですか？ Dataset次のようにオブジェクトを作成するとします。 tr_data = TFRecordDataset(trainfilenames) tr_data = tr_data.map(providefortraining, output_buffer_size=10 * trainbatchsize, num_parallel_calls\ =5) tr_data = tr_data.shuffle(buffer_size= 100 * trainbatchsize) tr_data = tr_data.prefetch(buffer_size = 10 * trainbatchsize) tr_data = tr_data.batch(trainbatchsize) buffer上記のスニペットのパラメーターはどのような役割を果たしていますか？

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