ClientSession :: RunとClientSessionの使用：テンソルフローのFeedType

Question

Tensorflowと機械学習の新機能ですが、C++ APIを使用して、MNISTデータベースの数字を認識するための単一層のニューラルネットワークを作成しようとしています。フィードタイプがstd::unordered_map< Output, Input::Initializer, OutputHash > FeedTypeある

Status Run(
    const FeedType & inputs, 
    const std::vector<Output> & fetch_outputs, 
    std::vector<Tensor> *outputs 
) const 

：公式ドキュメントで

が、これは、ユースケースです。

訓練のために、画像（[] [784]）と期待される結果（[10]）の2つのデータセットを入力する必要があります。

誰かが私にどのようにそれを行うべきかの例を教えてもらえますか？

Answer 1

私はAPIのソースコードで探して解決策を見つけた：データを供給することは、次のようになります。

ClientSession::FeedType feed; 
Tensor m_tensor(DT_FLOAT, TensorShape({length})); 
//length is an int representing the dimension of the tensor 
for(int i = 0 ; i < length ; i++){ 
    data[i] = m[i]; //m is where your feed data is 
} 
feed.insert({x, m_tensor}); //x is a placeholder 

を私はまだ上こだわっしかし、これは、コンパイルソリューションです。いくつかの終わりと私はそれが意図したように動作するかどうかまだテストしました。貧弱な書式設定についてお詫び申し上げます。