溫馨提示×
您好，登錄后才能下訂單哦！
點擊 登錄注冊 即表示同意《億速云用戶服務條款》
您好，登錄后才能下訂單哦！
小編給大家分享一下在tensorflow中如何實現去除不足一個batch的數據，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！
代碼如下
#-*- coding:utf-8 -*-
import tensorflow as tf
import numpy as np
value1 = tf.placeholder(dtype=tf.float32)
value2 = tf.placeholder(dtype=tf.float32)
value3 = value1 + value2
#定義的dataset有參數，只能使用參數化迭代器
dataset = tf.data.Dataset.range(10)
# 定義參數化迭代器
dataset = dataset.shuffle(100)
dataset = dataset.apply(tf.contrib.data.batch_and_drop_remainder(3)) #每個batch4個數據，不足3個舍棄
iterator = dataset.make_initializable_iterator()
next_element = iterator.get_next()
with tf.Session() as sess:
# 需要用參數初始化迭代器
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以上是“在tensorflow中如何實現去除不足一個batch的數據”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！
免責聲明：本站發布的內容（圖片、視頻和文字）以原創、轉載和分享為主，文章觀點不代表本網站立場，如果涉及侵權請聯系站長郵箱：is@yisu.com進行舉報，并提供相關證據，一經查實，將立刻刪除涉嫌侵權內容。
