Question

我最近开始使用tensorflow，更具体地说，使用新的数据集API。通过将数据集的迭代器插入到代表输入和标签的图形节点，我成功地使用数据集将训练数据提供给我的简单模型。类似的东西：

input = input_dataset.make_one_shot_iterator().get_next() 
label = label_dataset.make_one_shot_iterator().get_next()

现在我想知道当我必须对用户输入进行推断时要做什么，也就是说，用户给了我一个输入值，我必须做出预测。如果我有占位符，我会将用户输入放在feed_dict中，但是对于数据集api，我几乎不知道如何做类似的事情。我是否只有一个单独的图表用于我的input变量是占位符的推理？

我已经尝试按照here所述制作一个可输入迭代器，但这只适用于字符串的占位符，而我的输入是int32。

感谢您的任何建议。

Answer 1

出于特定目的，tensorflow提供tf.placeholder_with_default API

# Create a Dataset
dataset = tf.data.Dataset.zip((input_dataset, label_dataset)).batch(32).repeat(...)

# Create Iterator
input, label = dataset.make_one_shot_iterator()

# Create Placholders
x = tf.placeholder_with_default(input, shape=[...], name='input')
y = tf.placeholder_with_default(label, shape-[...], name='label')

def nn_model(features, labels):
    logits = ...    
    loss = tf.reduce_sum(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels=labels, logits=logits))
    optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.01).minimize(loss)
    return optimizer, loss

# Create Model
train_op, loss_op = nn_model(x, y)

# Training
sess.run(train_op)

# Inference
sess.run(logits, feed_dict={x:..., y:...})

TF：如何从用户输入数据创建数据集

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