使用 Tensorflow 对象检测 api 打乱训练数据集

我正在使用 Faster-RCNN 模型和 Tensorflow 对象检测 API 来开发徽标检测算法。 我的数据集按字母顺序排列（因此有一百个阿迪达斯徽标，然后是一百个苹果徽标等）。我希望在训练时对其进行洗牌。

我在配置文件中添加了一些值：

train_input_reader:{
          shuffle: true
          queue_capacity: some value
          min_after_dequeue : some other value}

然而，无论我输入什么值，算法首先对所有 a 的徽标（阿迪达斯、苹果等）进行训练，并且在开始看到 b 的徽标（宝马等）后仅经过一段时间，然后c 是一个等等。

当然，我可以直接打乱输入数据集，但我想了解其背后的逻辑。

PS：我见过这个post https://stackoverflow.com/questions/43028683/whats-going-on-in-tf-train-shuffle-batch-and-tf-train-batch关于洗牌和min_after_dequeue，但我仍然不太明白。我的批量大小是 1 所以不应该使用tf.train.shuffle_batch()但只有tf.RandomShuffleQueue

我的训练数据集大小是 5000，如果我写min_after_dequeue: 4000 or 5000它仍然没有被正确洗牌。为什么呢？

更新： @AllenLavoie 这对我来说有点难；因为有很多依赖项，而且我是 Tensorflow 的新手。 但最终队列是由

tf.contrib.slim.parallel_reader.parallel_read(    _, string_tensor = parallel_reader.parallel_read(
        config.input_path,
        reader_class=tf.TFRecordReader,
        num_epochs=(input_reader_config.num_epochs
                    if input_reader_config.num_epochs else None),
        num_readers=input_reader_config.num_readers,
        shuffle=input_reader_config.shuffle,
        dtypes=[tf.string, tf.string],
        capacity=input_reader_config.queue_capacity,
        min_after_dequeue=input_reader_config.min_after_dequeue)

看来当我把num_readers = 1在配置文件中，数据集最终按照我想要的方式进行洗牌（至少在开始时），但是当开始时有更多的徽标时，徽标将按字母顺序排列。

我建议在训练之前对数据集进行洗牌。当前发生的洗牌方​​式并不完美，我对正在发生的情况的猜测是，一开始队列是空的，并且只获得以“A”开头的示例——过了一段时间，它可能会更加洗牌，但没有当队列尚未填满时绕过开始部分。