在使用 tensorflow 數據集的操作時，我發現了一些有趣的東西。讓我先給你看代碼：import tensorflow as tfdataset = tf.data.Dataset.range(10)dataset1=dataset.shuffle(10, reshuffle_each_iteration=False) dataset2=dataset.shuffle(10, reshuffle_each_iteration=True)ds11=dataset1.take(7)ds12=dataset1.skip(7)ds21=dataset2.take(7)ds22=dataset2.skip(7)ds22s=ds22.shuffle(7)print(list(dataset2.as_numpy_iterator()))print(list(ds11.as_numpy_iterator()))print(list(ds12.as_numpy_iterator()))print(list(ds21.as_numpy_iterator()))print(list(ds22.as_numpy_iterator()))print(list(ds22s.as_numpy_iterator()))輸出：[3, 0, 7, 9, 8, 5, 4, 1, 6, 2][2, 0, 4, 8, 5, 3, 6][1, 9, 7][2, 6, 8, 0, 7, 3, 9][2, 8, 5][1, 0, 2]所以，問題是最后兩個打印結果應該有相同的元素（當然不是相同的順序）；但是，如您所見，事實并非如此。我的猜測是ds22并沒有真正賦值，而是我們定義了一個如何獲取它的操作，所以我們在使用它的時候，可以通過定義的操作自動生成我們需要的數據。或者，誰能解釋一下？