machine-learning - 在 Tensorflow 中将数据分成批处理进行分类

Question

我正在使用以下代码训练数据。但在这里我需要将数据分成批处理(如 MNIST tensorflow 示例所示:batch_xs，batch_ys = mnist.train.next_batch(100))。

当我寻找 next_batch 方法时，它在任何库中都不可用。我是 tensorflow 的新手。只是想知道我是否可以在训练时将数据分成批处理。

任何帮助将不胜感激。

for i in range(training_epochs):  
  sess.run(optimizer, feed_dict={x: inputX, y_: inputY}) # Take a gradient descent step using our inputs and labels

# That's all! The rest of the cell just outputs debug messages. 
# Display logs per epoch step
  if (i) % display_step == 0:
    cc = sess.run(cost, feed_dict={x: inputX, y_:inputY})
    print "Training step:", '%04d' % (i), "cost=", "{:.9f}".format(cc) #, \"W=", sess.run(W), "b=", sess.run(b)

print "Optimization Finished!"
training_cost = sess.run(cost, feed_dict={x: inputX, y_: inputY})
print "Training cost=", training_cost, "W=", sess.run(W), "b=", sess.run(b), '\n'

Answer 1

next_batch 不是通用库方法。它是一种特定于 MNIST 数据集的方法，可读取下一个小批量输入以馈送到 Tensorflow。

您可以在此处查看其实现: https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/learn/python/learn/datasets/mnist.py#L160

您需要为您的数据集实现类似的功能。此代码并非特定于 Tensorflow --- 您可以使用任何您喜欢的 Python 库来执行此操作。

希望有帮助!