tf.data.Dataset.interleave() 最通俗易懂的使用详解（有图有真相）

最近学习tensorflow，对于这个函数tf.data.Dataset.interleave()始终有点晕乎，即使搞明白了，用不了多久又忘了，在网上查了查，发现很少有人能把这个函数讲清楚。趁着现在还明白，记录下来——备忘+助友。

interleave()是Dataset的类方法，所以interleave是作用在一个Dataset上的。
语法：

interleave(
    map_func,
    cycle_length=AUTOTUNE,
    block_length=1,
    num_parallel_calls=None
)

解释：

1. 假定我们现在有一个Dataset——A
2. 从该A中取出cycle_length个element，然后对这些element apply map_func,得到cycle_length个新的Dataset对象。
3. 然后从这些新生成的Dataset对象中取数据，取数逻辑为轮流从每个对象里面取数据，每次取block_length个数据
4. 当这些新生成的某个Dataset的对象取尽时，从原Dataset中再取cycle_length个element，，然后apply
   map_func，以此类推。

举例：

a = tf.data.Dataset.range(1, 6)  # ==> [ 1, 2, 3, 4, 5 ]
# NOTE: New lines indicate "block" boundaries.
b=a.interleave(lambda x: tf.data.Dataset.from_tensors(x).repeat(6),
            cycle_length=2, block_length=4) 
for item in b:
    print(item.numpy(),end=', ')

输出结果：

1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 

上面程序的图示，看示意图可能更清晰：

其中map_func在这里是重复6次-repeat(6)。

常见case:
dataset里面存储文件名， 将所有文件读取出来，产生一个大数据集

更详细内容可以参考官方文档