validation_handle = sess.run(validation_iterator.string_handle())# Loop forever, alternating between training and validation.whileTrue:# Run 200 steps using the training dataset. Note that the training dataset is# infinite, and we resume from where we left off in the previous `while` loop# it...
feedable iterator 可以通过和tf.placeholder结合在一起,同通过feed_dict机制来选择在每次调用tf.Session.run的时候选择哪种Iterator。它提供了与 reinitilizable iterator 类似的功能,并且在切换数据集的时候不需要在开始的时候初始化iterator,还是上面的例子,通过tf.data.Iterator.from_string_handle来定义一个 feedable...
数据集读取方式同上一部分一样,运用tf.data.TextLineDataset()此处运用的迭代器是 可馈送迭代器,其可以与 tf.placeholder 一起使用,通过熟悉的 feed_dict 机制选择每次调用 tf.Session.run 时所使用的 Iterator。并使用 tf.data.Iterator.from_string_handle定义一个可让在两个数据集之间切换的可馈送迭代器,结合...
API: iterator=tf.data.Iterator.from_string_handle(...) # Define training and validation datasets with the same structure.training_dataset=tf.data.Dataset.range(100).map(lambdax:x+tf.random_uniform([],-10,10,tf.int64)).repeat()validation_dataset=tf.data.Dataset.range(50)# A feedable iter...
batch_image, batch_label, batch_shape = iterator.get_next() 要把不同dataset的数据feed进行模型,则需要先创建iterator handle,即iterator placeholder,如下: handle = tf.placeholder(tf.string, shape=[]) iterator=tf.data.Iterator.from_string_handle(handle, dataset_train.output_types, dataset_train.outp...
在这种情况下,string_handle将是tf.compat.v1.占位符,您将为它提供tf.data.Iterator的值。每一步中的string_handle。例如,如果您有两个迭代器来标记训练数据集和测试数据集中的当前位置,您可以在每个步骤中选择使用哪个迭代器,如下所示: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 train_iterator = ...
在这种情况下,string_handle将是tf.compat.v1.占位符,您将为它提供tf.data.Iterator的值。每一步中的string_handle。例如,如果您有两个迭代器来标记训练数据集和测试数据集中的当前位置,您可以在每个步骤中选择使用哪个迭代器,如下所示: train_iterator = tf.data.Dataset(...).make_one_shot_iterator()...
一般来说,tf.Example都是{"string": tf.train.Feature}这样的键值映射形式。其中,tf.train.Feature类可以使用以下3种类型 tf.train.BytesList: 可以使用的类型包括string和byte tf.train.FloatList: 可以使用的类型包括float和double tf.train.Int64List: 可以使用的类型包括enum,bool,int32,uint32,int64以及uint64...
feedable iterator 可以通过和tf.placeholder结合在一起,同通过feed_dict机制来选择在每次调用tf.Session.run的时候选择哪种Iterator。它提供了与 reinitilizable iterator 类似的功能,并且在切换数据集的时候不需要在开始的时候初始化iterator,还是上面的例子,通过tf.data.Iterator.from_string_handle来定义一个 feedable...
for f in files: for serialized_example in tf.python_io.tf_record_iterator(f): example = tf.train.Example() example.ParseFromString(serialized_example) # Read data in specified format label = example.features.feature["label"].float_list.value ids = example.features.feature["ids"].int64_lis...