TensorFlow教程batch_xs，batch_ys = mnist.train.next_batch（100）的next

TensorFlow教程batch_xs，batch_ys = mnist.train.next_batch（100）的next_batch来自何处？

numpy

python

tensorflow

我正在尝试TensorFlow教程，但不了解此行中的next_batch来自何处？

 batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)

我看着

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

而且那里也没有看到next_batch。

现在，当在我自己的代码中尝试next_batch时，

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'next_batch'

所以我想了解next_batch来自哪里？

参考资料：

2020-06-04 12:36:40 更新

陈甘雨• 734

共 2 个回答

高赞时间活跃

加载mnist数据并将其分配给变量mnist使用以下命令：

mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

看一下mnist.train的类。您可以通过键入以下内容进行查看：

print mnist.train.__class__

您会看到以下内容：

<class 'tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist.Dataset'>

由于mnist.train是DataSet类的实例，因此可以使用该类的next_batch函数。有关类的更多信息，请查阅文档。

2020-06-04 12:37:52 更新

Rosemary Ruskin• 644

浏览过tensorflow存储库后，它似乎起源于这里：

但是，如果您希望以自己的代码（针对自己的数据集）实现它，那么像我一样，将其自己编写到数据集对象中可能会更简单。据我了解，这是一种对整个数据集进行混洗，并从混洗后的数据集中返回$ mini_batch_size个样本的方法。

这是一些伪代码：

shuffle data.x and data.y while retaining relation return [data.x[:mb_n], data.y[:mb_n]]

2020-06-04 12:37:39 更新

Alva Tennyson• 696

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