TensorFlowの日本語まとめ

TensorFlowの公式サイトに書かれている英文を英語ど素人が翻訳(日本語訳/和訳)します。 間違いがありましたら、優しく教えていただけますと幸いです。 内容を理解したら、使ってみたい。

1.データの読み込み

TensorFlowプログラムにデータ取得するには主に3つの方法があります。:

  • Feeding:各ステップを実行するときにPythonコードは、データを提供します。
  • Reading from files:入力パイプラインはTensorFlowグラフ開始時にファイルからデータを読み出します
  • Preloaded data: TensorFlowグラフ内の定数または変数は、小さなデータセットの場合すべてのデータを保持しています

 

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Feeding

TensorFlowのfeedメカニズムを使用すると、計算グラフ内の任意のテンソルにデータを注入することができますPythonの計算は、このようにグラフにデータを直接供給することができます

 

run()またはeval()コールfeed_dict引数を介して供給フィードデータの計算を開始します

with tf.Session():
  input = tf.placeholder(tf.float32)
  classifier = ...
  print classifier.eval(feed_dict={input: my_python_preprocessing_fn()})


あなたはフィードデータを含む変数と定数を持つ任意のテンソルを置き換えることができますが、ベストプラクティスは、placeholder opノードを使用することです。placeholderは、フィードのターゲットとして機能するためにのみ存在します。初期化され、データは含まれません。それは、供給なしで実行されている場合、placeholderはエラーを生成し、あなたはそれをフィードすることを忘れないであろう。

 

例は、placeholderを使用し、MNISTデータに訓練するために供給tensorflow/examples/tutorials/mnist/fully_connected_feed.pyで見つけることができる、とMNISTチュートリアルで説明されています

 

 

(原文サイト)

Reading data