Tensorflow

Question

Eğer yer tutucular üst düzey API değerlendirmelerin kullanmanın ve temel kullanım için gibi toplu beslenme örneği verebilir misiniz, besleme Estimator.fit (kesikli):

for step in xrange(max_steps): 
    batch_of_inputs,batch_of_targets= get_batch_from_disk(step)# e.g.batches are stored as list where step is and index of the list 
    feed_dict = {x:batch_of_inputs,y:batch_of_targets} 
    _, loss_value = sess.run([train_op, loss], 
         feed_dict=feed_dict) 

Tahmincisi ile aynı şeyi nasıl API? Tahminci, batch_size, steps, input_fuc veya feed_fun işlevini fit işlevinin bir argümanı olarak alır (bkz. Belge https://www.tensorflow.org/versions/master/api_docs/python/contrib.learn/estimators) ancak verileri toplu olarak yükleyen bir işlevi nasıl uygulayacağım benim için açık değildir. disk?

Answer 1

Tahmin edicilerin gerçekten yer tutucularla kullanılıp kullanılmayacağını düşünmüyorum. here düzgün tanımlanmış olan input_fn kavramını kullanırlar.

Eğer gerçekten bir yer tutucu kullanmanız gerekiyorsa bir FeedFnHook kullanabilirsiniz:

def input_fn(): # empty input_fn, returns features and labels 
    return {}, {} 

feed_dict = {x:batch_of_inputs,y:batch_of_targets} 
def feed_fn(): # feed_fn with hardcoded feed_dict 
    return feed_dict 

hooks = [tf.train.FeedFnHook(feed_fn=feed_fn)] 
estimator.train(input_fn=input_fn, hooks=hooks, steps=1)