ノード接続をTensorFlowにロードする最も良い方法は何ですか？

Question

Iはネットワークここ

のノード接続を含むテキストファイルを有する各ノードIDをファイル

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に単一ライン上の別のノードIDに接続されているテキストファイルの現在の形式私はKMeanクラスタリングは、入力としてnumpyの配列を受け取り行うコード

KMeanクラスタリング

を行うためにnumpyの配列にこのネットワークをロードする： https://codesachin.wordpress.com/2015/11/14/k-means-clustering-with-tensorflow/

するための最良の方法は何ですか

A）（Iはnumpyのアレイ

更新としてTensorFlowにファイルを読み取る）このオーバー制御）

Bを有するネットワーク接続情報を格納する：このコードを取る

例：それはポイントをロードライン11上https://gist.github.com/dave-andersen/265e68a5e879b5540ebc

ランダム

points = tf.Variable(tf.random_uniform([N,2])) 

スタティックファイルからこれらのポイントをロードするにはどうすればよいですか？

特定のファイル形式がありますか、またはtext/csvが最適ですか？ （私が読み込まれるファイルの形式を管理している）

Answer 1

[OK]を、私は私のために働く方法を見つけましたそれでも私が望むものを達成するための最良の方法だと100％確信しているわけではありません。

基礎としてこのコードを使用する：それはランダムポイントをロードライン11上https://gist.github.com/dave-andersen/265e68a5e879b5540ebc

Iが提案mrry numpy.loadtxt方法を使用しTensorFlow.constant_initializerに渡し、その後にTensorFlow.get_variableを使用ポイントに変換する

init = tf.constant_initializer(np.loadtxt('node_links.txt',skiprows=0)) 
points = tf.get_variable('points', shape = [902946, 2], initializer = init) 

Answer 2

numpy.loadtxt()機能はnumpyの配列にテキストデータをロードするための最も簡単な方法です：

points_array = numpy.loadtxt(filename, dtype=numpy.int32)