在tensorflow中实现去除不足一个batch的数据

linux  /  管理员 发布于 8年前   493

我就废话不多说了，直接上代码吧！

#-*- coding:utf-8 -*-import tensorflow as tfimport numpy as np value1 = tf.placeholder(dtype=tf.float32)value2 = tf.placeholder(dtype=tf.float32)value3 = value1 + value2 #定义的dataset有参数，只能使用参数化迭代器dataset = tf.data.Dataset.range(10)# 定义参数化迭代器dataset = dataset.shuffle(100)dataset = dataset.apply(tf.contrib.data.batch_and_drop_remainder(3)) #每个batch3个数据，不足3个舍弃iterator = dataset.make_initializable_iterator()next_element = iterator.get_next() with tf.Session() as sess:  # 需要用参数初始化迭代器  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

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