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本文介绍了tensorflow中next_batch的具体使用,分享给大家,具体如下:
此处给出了几种不同的next_batch方法,该文章只是做出代码片段的解释,以备以后查看:
def next_batch(self, batch_size, fake_data=False): """Return the next `batch_size` examples from this data set.""" if fake_data: fake_image = [1] * 784 if self.one_hot: fake_label = [1] + [0] * 9 else: fake_label = 0 return [fake_image for _ in xrange(batch_size)], [ fake_label for _ in xrange(batch_size) ] start = self._index_in_epoch self._index_in_epoch += batch_size if self._index_in_epoch > self._num_examples: # epoch中的句子下标是否大于所有语料的个数,如果为True,开始新一轮的遍历 # Finished epoch self._epochs_completed += 1 # Shuffle the data perm = numpy.arange(self._num_examples) # arange函数用于创建等差数组 numpy.random.shuffle(perm) # 打乱 self._images = self._images[perm] self._labels = self._labels[perm] # Start next epoch start = 0 self._index_in_epoch = batch_size assert batch_size <= self._num_examples end = self._index_in_epoch return self._images[start:end], self._labels[start:end]
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