TensorFlow tạo tập dữ liệu từ mảng numpy

Question

TensorFlow như xây dựng nó một cách tốt đẹp để lưu trữ dữ liệu. Ví dụ này được sử dụng để lưu trữ dữ liệu MNIST trong ví dụ:

>>> mnist 
<tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data.read_data_sets.<locals>.DataSets object at 0x10f930630> 

Giả sử có mảng đầu vào và đầu ra.

>>> x = np.random.normal(0,1, (100, 10)) 
>>> y = np.random.randint(0, 2, 100) 

Làm cách nào để chuyển đổi chúng trong tập dữ liệu tf?

Tôi muốn sử dụng các chức năng như next_batch

Answer 1

Đối tượng Dataset chỉ là một phần của hướng dẫn MNIST, không phải là thư viện TensorFlow chính.

Bạn có thể thấy nơi nó được định nghĩa ở đây:

GitHub Link

Các nhà xây dựng chấp nhận một hình ảnh và nhãn lập luận như vậy có lẽ bạn có thể vượt qua giá trị riêng của mình ở đó.

Answer 2

Cách khác, bạn có thể sử dụng hàm tf.train.batch() để tạo một lô dữ liệu và đồng thời loại bỏ việc sử dụng tf.placeholder. Tham khảo tài liệu để biết thêm chi tiết.

>>> images = tf.constant(X, dtype=tf.float32) # X is a np.array 
>>> labels = tf.constant(y, dtype=tf.int32) # y is a np.array 
>>> batch_images, batch_labels = tf.train.batch([images, labels], batch_size=32, capacity=300, enqueue_many=True)