Tensorflow分批培訓數據批量

Question

我有一個圖像作爲一個Numpy數組的數據集。 （圖像的數量，長度，寬度，顏色範圍）我想將其拆分成批量並饋送到張量流。有什麼好辦法做到這一點？

Answer 1

首先，您可以使用numpy.split將圖像分成批次（sub-ndarrays）。然後，您可以使用run函數和feed_dict參數將它們送入tf.Session。

我也強烈建議看TF MNIST tutorial

Answer 2

我用的是這樣的：

for bid in range(int(len(array)/batch_size)): 
    batch = array[bid*batch_size:(bid+1)*batch_size] 

Answer 3

有一個在托馬斯Pinetz回答一個小錯誤，我不能作出評論，所以這裏有一個額外的答案。 int（len（array）/ batch_size）將四捨五入到最接近的整數，所以最後一批將不會被處理。圍捕師可以使用

ceil_int = -(-a//b) 

此外，你可能最終與比其餘的最後一批是非常微小的。您可以稍微修改批量，以減少這種情況的發生。完整的代碼如下所示：

def ceil(a,b): 
    return -(-a//b) 

n_samples = len(array) 
better_batch_size = ceil(n_samples, ceil(n_samples, batch_size)) 

for i in range(ceil(n_samples, better_batch_size)): 
    batch = array[i * better_batch_size: (i+1) * better_batch_size]