在tensorflow中实现去除不足一个batch的数据
我就废话不多说了，直接上代码吧！
#-*-coding:utf-8-*-
importtensorflowastf
importnumpyasnp
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()
withtf.Session()assess:
#需要用参数初始化迭代器
foriinrange(2):
sess.run(iterator.initializer)
whileTrue:
try:
value=sess.run(next_element)
result=sess.run(value3,feed_dict={value1:value,value2:value})
print(result)
excepttf.errors.OutOfRangeError:
print("Endofepoch%d"%i)
break
以上这篇在tensorflow中实现去除不足一个batch的数据就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持毛票票。
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