【发布时间】:2017-06-16 08:14:10
【问题描述】:
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次(如 MNIST tensorflow 示例中给出的: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。我是张量流的新手。只是想知道我是否可以在训练时将数据分成批次。
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'
【问题讨论】:
标签: machine-learning tensorflow classification