首页x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 64*64])替换为tf.data

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 64*64])替换为tf.data

时间: 2024-01-18 18:05:11 浏览: 29

可以使用`tf.data.Dataset`来代替`tf.placeholder`： ```python # 假设数据已经准备好并加载到内存中 train_data = ... test_data = ... # 创建训练数据集 train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(train_data) train_dataset = train_dataset.shuffle(buffer_size=1024).batch(batch_size) # 创建测试数据集 test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(test_data) test_dataset = test_dataset.shuffle(buffer_size=1024).batch(batch_size) # 创建迭代器 iterator = tf.data.Iterator.from_structure(train_dataset.output_types, train_dataset.output_shapes) x = iterator.get_next() # 初始化迭代器 train_init_op = iterator.make_initializer(train_dataset) test_init_op = iterator.make_initializer(test_dataset) # 在训练和测试期间使用适当的初始化操作来初始化迭代器 with tf.Session() as sess: sess.run(train_init_op) # 开始训练 # ... sess.run(test_init_op) # 开始测试 # ... ``` 在这个例子中，我们将训练数据和测试数据加载到内存中，并使用`tf.data.Dataset.from_tensor_slices`方法创建数据集。我们还使用`shuffle`方法对数据进行随机排列，并使用`batch`方法将数据划分为批次。我们还使用`tf.data.Iterator`从数据集中获取下一个元素，并使用`make_initializer`方法为数据集创建初始化操作。在训练和测试期间，我们使用适当的初始化操作来初始化迭代器。