Question

我在Python中使用tensorflow已经多次工作了。我总是使用keras，因为它的语法非常好。

目前我必须实施多层感知器un R。

在出现的教程中： https://tensorflow.rstudio.com/tutorial_mnist_pros.html

他们以自己的格式直接加载mnist数据集：

input_dataset <- tf$examples$tutorials$mnist$input_data
mnist <- input_dataset$read_data_sets("MNIST-data", one_hot = TRUE)

他们使用它们的功能来获取批次：

for (i in 1:1000) {
    batches <- mnist$train$next_batch(100L)
    batch_xs <- batches[[1]]
    batch_ys <- batches[[2]]
    sess$run(train_step,feed_dict = dict(x = batch_xs, y_ = batch_ys))
}

我将数据集放在csv文件中并将其加载到数据框中，但我完全不知道如何在张量流数据集中对其进行转换以使用像next_batch这样的函数。

解决这个问题的任何提示？

非常感谢您提前

Answer 1

请参阅TF中的Dataset中的类base.py和一些辅助函数。

参考：

如何从R中的CSV文件创建张量流数据集以训练多层感知器

1 个答案: