在tensorflow中實(shí)現(xiàn)去除不足一個(gè)batch的數(shù)據(jù)
更新時(shí)間：2020年01月20日 10:17:53 作者：Pywin
今天小編就為大家分享一篇在tensorflow中實(shí)現(xiàn)去除不足一個(gè)batch的數(shù)據(jù)，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
我就廢話不多說了，直接上代碼吧！
#-*- coding:utf-8 -*-
import tensorflow as tf
import numpy as np
value1 = tf.placeholder(dtype=tf.float32)
value2 = tf.placeholder(dtype=tf.float32)
value3 = value1 + value2
#定義的dataset有參數(shù)，只能使用參數(shù)化迭代器
dataset = tf.data.Dataset.range(10)
# 定義參數(shù)化迭代器
dataset = dataset.shuffle(100)
dataset = dataset.apply(tf.contrib.data.batch_and_drop_remainder(3)) #每個(gè)batch3個(gè)數(shù)據(jù)，不足3個(gè)舍棄
iterator = dataset.make_initializable_iterator()
next_element = iterator.get_next()
with tf.Session() as sess:
# 需要用參數(shù)初始化迭代器
for i in range(2):
sess.run(iterator.initializer)
while True:
try:
value = sess.run(next_element)
result = sess.run(value3,feed_dict={value1:value,value2:value})
print(result)
except tf.errors.OutOfRangeError:
print("End of epoch %d" % i)
break
以上這篇在tensorflow中實(shí)現(xiàn)去除不足一個(gè)batch的數(shù)據(jù)就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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