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かなりまっすぐ進むの質問：Tensorflow - バッチ処理によるテンソルボード埋め込みの生成？
自分でものを実装する方法を把握することは非常に簡単にMNISTデータセットhereで埋め込みをTensorboardを使用して生成する方法のための2017 Tensorflow開発サミットからの素晴らしい例がありますデータセット。
しかし、その例では、バッチ処理を一切行わずに1回の実行で1024個の画像を使用して埋め込みを生成します。バッチ処理で生成する方法はありますか？そうする明らかな方法はないようです。
たとえば、1000個の画像を埋め込みたいが、1000個の画像すべてを一度に計算することができない場合は、それらを50個のバッチに「保存」して、最終結果が1000個の画像になります。
ありがとうございます！
ああ申し訳ありませんが、私はこれをうまく説明しなかったかもしれません：私は実際に反対をしたいです。たとえば、1000のイメージが必要だが、1000個のイメージすべてを一度に計算することができない場合は、それらを50個のバッチに「格納」して、最終結果が1000イメージになります。 –
そうですね、200個の変数をそれぞれ50個のイメージにフィットさせ、その変数に保存するイメージのサブセットを与えた結果を各変数に代入するopでsession.runを呼び出します。 –
ああ、以前は誤解していました。申し訳ありません。これは本質的に私が今やっているのは、基本的に同じ変数を上書きすることを除いて、私は今行っていることです。ただし、別々に格納しているので（私たちの例では）20の埋め込みの間でスワップすることはできません。私は機能的には、一度に1000をすべて実行して1つの変数に格納した場合（つまり、すべて1000を一度に表示する場合）と変わらないようにしたいと考えています。出来ますか？助けてくれてありがとう！ –