エポック制限を持つtf.train.string_input_producerを使用して、モデルにデータを入力しています。トレーニング中にこのオペレーションの現在のエポックを取得するにはどうすればよいですか？入力パイプラインから現在のエポックを取得する
このオペレーションに関連するグラフのノードがいくつかありますが、そのうちの1つにエポックの制限が含まれていますが、実際の現在の値がどこに格納されているのかわかりません。確かにこれはどこかで追跡されていますか？
さらに一般的に、TFRecordsパイプラインで現在のエポックをどのように監視できますか？
TFのどこにいても見つかりませんでした。
私の解決策は、（無限の）繰り返しでバッチ処理を行い、必要なだけ頻繁にノードを呼び出すことでした（データセット内の項目数を計算して事前に決定し、バッチサイズ= 1つのエポック）。
これはtensorflow.contrib.data.TFRecordDatasetを使用してTFの最近のリリースでは容易になった。
d = TFRecordDataset('some_filename.tfrecords')
d = d.map(function_which_parses_your_protobuf_format)
d = d.repeat()
d = d.shuffle()
d = d.batch(batch_size)
あなたはそれがより多くの仕事のように思えるが、それは提供
record_count = sum([1 for r in tf.python_io.tf_record_iteration('your_filename.tfrecord')])
を使用して、データセットのサイズを決定することができますたとえば、キャッシングを使用できるため、柔軟性が向上しているため、事前にデータセットを前処理する必要がなく、オリジナルの変更されていないデータセットをtfrecordファイルに保存できます。