如何在不使用feeddict的情况下在张量流中实现小批量梯度下降？

Question

据我了解，使用feed_dict是一个计算量很大的过程，应根据this article避免使用。 Tensorflow的输入管道据说更好。

我发现的所有小批量梯度下降教程都是通过feed_dict实现的。有没有办法使用输入管道和小批量梯度下降？

Answer 1

如果您只是制作一个小型模型，则可以使用feed_dict做得很好。过去，许多大型模型都是使用feed_dict方法进行训练的。如果要扩展到具有大数据集或其他内容的非常深的卷积网络，则可能要使用tf.data和数据集管道，可能将数据集序列化为.tfrecord文件，以便可以将数据预取到GPU以减少空闲时间。这些优化对于大型模型来说是值得的，如果您真的想学习API，请访问quickstart guide和this helpful Medium article来开始使用API​​。