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如何使用tf。tf中数据的可初始化迭代器。估计器的输入fn?

tensorflow-estimator tensorflow-datasets tensorflow python

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guillaumekln · 技术社区 · 7 年前

我想用一个 tf.estimator.Estimator tf.data 应用程序编程接口。

我有这样的想法:

def model_fn(features, labels, params, mode):
  # Defines model's ops.
  # Initializes with tf.train.Scaffold.
  # Returns an tf.estimator.EstimatorSpec.

def input_fn():
  dataset = tf.data.TextLineDataset("test.txt")
  # map, shuffle, padded_batch, etc.

  iterator = dataset.make_initializable_iterator()

  return iterator.get_next()

estimator = tf.estimator.Estimator(model_fn)
estimator.train(input_fn)

因为我不能使用 make_one_shot_iterator 对于我的用例,我的问题是 input_fn model_fn tf.train.Scaffold 初始化本地操作)。

input_fn = iterator.get_next

1 回复 | 直到 7 年前

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guillaumekln 7 年前

从TensorFlow 1.5开始,可以 input_fn 返回a tf.data.Dataset ,例如:

def input_fn():
  dataset = tf.data.TextLineDataset("test.txt")
  # map, shuffle, padded_batch, etc.
  return dataset

看见 c294fcfd .

对于以前的版本,可以在 tf.GraphKeys.TABLE_INITIALIZERS

tf.add_to_collection(tf.GraphKeys.TABLE_INITIALIZERS, iterator.initializer)