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トレーニングデータのファイルは約1万行あり、各トレーニングステップでは簡単なtf.train.GradientDescentOptimizerを実行しています。この設定は、基本的にTensorflowのMNISTの例から直接得られます。コードは以下に再現：Tensorflowの理解tf.train.shuffle_batch
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 21])
W = tf.Variable(tf.zeros([21, 2]))
b = tf.Variable(tf.zeros([2]))
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 2])
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)
tf.train.string_input_producerと
tf.decode_csvを使用しています私は、ファイルからのトレーニングデータを読んでいることを考えると
、その後、tf.train.shuffle_batchを、私は、その後の訓練バッチを作成します。
私のパラメータがtf.train.shuffle_batchであるべきであると私は混乱しています。私はTensorflowのドキュメントを読んでいますが、まだ最適なbatch_size、capacity、およびmin_after_dequeueの値が何であるかまだ分かりません。誰も私がこれらのパラメータの適切な値を選択する方法や、私がもっと学ぶことができるリソースに私をリンクさせる方法について、いくつかの洞察を助けることができますか？ https://www.tensorflow.org/versions/r0.9/api_docs/python/io_ops.html#shuffle_batch