Tensorflowトレーニングデータをバッチに分割する

Question

私はヌンディ配列として画像のデータセットを持っています。 （画像の数、長さ、幅、色の範囲）バッチに分割してテンソルフローにフィードしたいと思います。それを行う良い方法は何ですか？

Answer 1

最初にnumpy.splitを使用して、イメージをバッチ（サブndarrays）に分割することができます。次に、関数のfeed_dictパラメータを使用してtf.Sessionにフィードを送信できます。

私も非常にTFを見てお勧めします

MNIST tutorial

Answer 2

が、私はこのようなものを使用します。

は

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

Answer 3

トーマスPinetzの答えに小さなエラーがありますし、私はまだコメントをすることはできませんが、そうここに余分な答えがあります。

int（len（array）/ batch_size）は、最後のバッチが処理されないように、除算を最も近い整数に丸めます。あなたが使用できる部門を切り上げるには

ceil_int = -(-a//b) 

また、最後のバッチは残りの部分に比べて非常に小さくなるかもしれません。バッチサイズを少し変更して、これを起こりにくくすることができます。完全なコードを以下に示します。

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]