TensorFlow utworzyć zestaw danych z tablicy numpy

Question

TensorFlow jako zbudować to dobry sposób na przechowywanie danych. Jest to na przykład używane do przechowywania danych MNIST w przykładzie:

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

Załóżmy, że mamy macierze numpy i wejścia i wyjścia.

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

Jak mogę je przekształcić w zestaw danych tf?

chcę użyć funkcji jak next_batch

Answer 1

Obiekt DataSet jest tylko część samouczka MNIST, nie Biblioteka Główna TensorFlow.

można zobaczyć, gdzie to jest zdefiniowane tutaj:

GitHub Link

Konstruktor akceptuje obrazów i etykiet argumentu więc prawdopodobnie można przekazać własne wartości istnieje.

Answer 2

Alternatywnie można użyć funkcji tf.train.batch(), aby utworzyć pakiet danych, a jednocześnie wyeliminować użycie funkcji tf.placeholder. Więcej informacji można znaleźć w dokumentacji.

>>> 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)