产生batch数据
输入data中每个样本可以有多个特征，和一个标签，最好都是numpy.array格式。
datas = [data1, data2, …, dataN ], labels = [label1, label2, …, labelN]，
其中data[i] = [feature1, feature2,…featureM], 表示每个样本数据有M个特征。
输入我们方法的数据，all_data = [datas, labels] 。
代码实现
通过索引值来产生batch大小的数据，同时提供是否打乱顺序的选择，根据随机产生数据量范围类的索引值来打乱顺序。
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import numpy as npdef batch_generator(all_data , batch_size, shuffle=True): """ :param all_data : all_data整个数据集，包含输入和输出标签 :param batch_size: batch_size表示每个batch的大小 :param shuffle: 是否打乱顺序 :return: """ # 输入all_datas的每一项必须是numpy数组，保证后面能按p所示取值 all_data = [np.array(d) for d in all_data] # 获取样本大小 data_size = all_data[0].shape[0] print("data_size: ", data_size) if shuffle: # 随机生成打乱的索引 p = np.random.permutation(data_size) # 重新组织数据 all_data = [d[p] for d in all_data] batch_count = 0 while True: # 数据一轮循环(epoch)完成，打乱一次顺序 if batch_count * batch_size + batch_size > data_size: batch_count = 0 if shuffle: p = np.random.permutation(data_size) all_data = [d[p] for d in all_data] start = batch_count * batch_size end = start + batch_size batch_count += 1 yield [d[start: end] for d in all_data] |
测试数据
样本数据x和标签y可以分开输入，也可以同时输入。
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# 输入x表示有23个样本，每个样本有两个特征# 输出y表示有23个标签，每个标签取值为0或1x = np.random.random(size=[23, 2])y = np.random.randint(2, size=[23,1])count = x.shape[0]batch_size = 5epochs = 20batch_num = count // batch_sizebatch_gen = batch_generator([x, y], batch_size)for i in range(epochs): print("##### epoch %s ##### " % i) for j in range(batch_num): batch_x, batch_y = next(batch_gen) print("-----epoch=%s, batch=%s-----" % (i, j)) print(batch_x, batch_y) |
补充：使用tensorflow.data.Dataset构造batch数据集
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import tensorflow as tfimport numpy as npdef _parse_function(x): num_list = np.arange(10) return num_listdef _from_tensor_slice(x): return tf.data.Dataset.from_tensor_slices(x)softmax_data = tf.data.Dataset.range(1000) # 构造一个队列softmax_data = softmax_data.map(lambda x:tf.py_func(_parse_function, [x], [tf.int32]))# 将数据进行传入softmax_data = softmax_data.flat_map(_from_tensor_slice) #将数据进行平铺, 将其变为一维的数据，from_tensor_slice将数据可以输出softmax_data = softmax_data.batch(1) #构造一个batch的数量softmax_iter = softmax_data.make_initializable_iterator() # 构造数据迭代器softmax_element = softmax_iter.get_next() # 获得一个batch的数据sess = tf.Session()sess.run(softmax_iter.initializer) # 数据迭代器的初始化操作print(sess.run(softmax_element)) # 实际获得一个数据print(sess.run(softmax_data)) |
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
原文链接：https://blog.csdn.net/huanghaocs/article/details/83242353
