2016-07-13 9 views
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Cifar10 exampleに従ってみました。しかし、私はファイルの読みをNumpy配列に置き換えたい。それを行うためのいくつかの利点があります。TensorFlowのプリフェッチおよびバッファパイプラインにnumpy配列を供給するには

  • シンプルコード(私は、バイナリファイルの解析を削除する)
  • シンプルグラフと可視化 - >簡単には(他の観客
  • 小PERFの改善に説明しますI/Oと解析のために)?

これを行う簡単な方法は何でしょうか?

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クリアするには、前処理キューを持つ部品を取り除き、入力データをcifarイメージを含むnumpy配列に置き換えますか? –

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私は前処理部分を保持したいと思います。画像歪み。 – Fabian

答えて

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あなたがいずれかの方法でテンソルreshape_imageを取得する必要があります。それをインスタンス


reshaped_image = tf.cast(read_input.uint8image, tf.float32, name="float_image") 

ためTensorboardとのデフォルトの名前を見つけるの名前
  • を与える

    • 次に、あなたはフィードを送ることができますあなたのnumpy配列は次のようなfeed_dictを使用しています:

      reshaped_image = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("float_image") 
      sess.run(loss, feed_dict={reshaped_image: your_numpy}) 
      

      ラベルの場合も同じです。

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