Tensorflow

Question

はプレースホルダで高レベルAPIの推定量を使用し、基本的な使用のためのようなバッチを供給する例を提供することができ、給Estimator.fit（バッチ）：

for step in xrange(max_steps): 
    batch_of_inputs,batch_of_targets= get_batch_from_disk(step)# e.g.batches are stored as list where step is and index of the list 
    feed_dict = {x:batch_of_inputs,y:batch_of_targets} 
    _, loss_value = sess.run([train_op, loss], 
         feed_dict=feed_dict) 

見積もりと同じことをする方法API？ Estimatorはfit関数の引数としてbatch_size、steps、input_fucまたはfeed_funをとりますが（doc https://www.tensorflow.org/versions/master/api_docs/python/contrib.learn/estimatorsを参照）、データをバッチとしてロードする関数を実装する方法はわかりません。ディスク？

Answer 1

推定子が本当にプレースホルダで使用されることを意味するとは思わない。彼らはinput_fnのコンセプトを使用しており、それは適切に記述されているhereです。

あなたは本当にあなたがFeedFnHookを使用する場合がありますプレースホルダを使用する必要がある場合：

def input_fn(): # empty input_fn, returns features and labels 
    return {}, {} 

feed_dict = {x:batch_of_inputs,y:batch_of_targets} 
def feed_fn(): # feed_fn with hardcoded feed_dict 
    return feed_dict 

hooks = [tf.train.FeedFnHook(feed_fn=feed_fn)] 
estimator.train(input_fn=input_fn, hooks=hooks, steps=1)