TensorFlow 数据集的使用

Question

我正在尝试创建一个简单的字符串标签对数据集，但无法让 tensorflow 正确连接这些对

我正在尝试使用 Dataset.from_tensor_slices 初始化器和 dataset.make_one_shot_iterator 迭代器：

import tensorflow as tf

strings = [
    'aaaa',
    'asdf'
]
labels = [1,0]

sess = tf.Session()
tf.global_variables_initializer()

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((strings, labels))
dataset = dataset.repeat()
dataset = dataset.shuffle(512)
iterator = dataset.make_one_shot_iterator()


x_next, label_next = iterator.get_next()
print sess.run(x_next), sess.run(label_next)

x_next, label_next = iterator.get_next()
print sess.run(x_next), sess.run(label_next)

x_next, label_next = iterator.get_next()
print sess.run(x_next), sess.run(label_next)

x_next, label_next = iterator.get_next()
print sess.run(x_next), sess.run(label_next)

最后，我希望“aaaa”的输出为“1”，“asdf”的输出为“0”，但反复得到随机的东西：

aaaa 0
asdf 0
aaaa 1
asdf 1
aaaa 1
aaaa 0
asdf 1
aaaa 1

请提出我的代码中可能有什么问题

顺便说一句，如果我去掉洗牌，我将无法得到另一个字符串，迭代器只会输出：

aaaa 0
aaaa 0 
aaaa 0
...

标签有误...有人知道是什么原因吗？

Answer 1

这就是我使用它的方式。

next = iterator.get_next()
# print(next)

with  tf.Session() as sess:
    print(sess.run(next))
    print(sess.run(next))
    print(sess.run(next))
    print(sess.run(next))
    print(sess.run(next))
    print(sess.run(next))
    print(sess.run(next))
    print(sess.run(next))


(b'aaaa', 1)
(b'asdf', 0)
(b'aaaa', 1)
(b'aaaa', 1)
(b'asdf', 0)
(b'aaaa', 1)
(b'aaaa', 1)
(b'aaaa', 1)