Tensorflowで整数ベクトルを入力する方法

Question

私はいくつかの文の言語を検出するための一種のニューラルネットワーク、特に多層パーセプトロンを実装しています。特に、私はPython 3.XでTensorflowを使用しています。

以前は、10の言語でいくつかの文章から2グラムのファイルを作成しました。 2-gramファイルは、私のニューラルネットワークの入力として使用しています。例えば、「私はfootbalが好き」のような文章は「1」、「15」、「3」、...、「30」とすることができます。

チュートリアルとして、私はthe nextに従っています。例では、インポートセクションで見ることができるようにMINSTを使用していることを

：

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) 

私の質問があるが、どのように私は私のニューラルネットワークにこのベクトルを渡すことができますか？例では

、私は次の文を見ることができます：

batch_x, batch_y = mnist.train.next_batch(batch_size) 

そして、この他の1：

あり

_, c = sess.run([optimizer, cost], feed_dict={x: batch_x, y: batch_y}) 

私があるのか​​を知ることができないので、理解することは困難ですbatch_xとbatch_yのタイプ。あなたは一般的にsess.run([optimizer, cost], feed_dict={x: batch_x, y: batch_y})

として、feed_dictことによってそれを渡すことができ

Answer 1

彼らはnumpyのか、リスト形式にすることができますが、feed_dictでそれを養うとき、それはテンソルオブジェクトになり、

、あなたはデータを持っているxとラベルyとxでネットワークを訓練し、yに基づいて損失（またはコスト）を計算したい場合は、xをネットワークにフィードする必要はありませんが、代わりにと呼ばれる部分にxを割ります。それぞれを選ぶbatchを入力してネットワークをトレーニングします（したがって、batchはそれぞれデータの場合はbatch_x、ラベルの場合はbatch_y）。次にbatchに移動します。