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我正在尝试使用 tf.data 输入管道来允许在运行时选择数据集，同时对数据进行批处理。以下应该允许我运行 InitTrain/InitTest 来选择要使用的数据集：

TrainData = tf.data.Dataset.from_generator(TrainGenerator,tf.float32)
TestData = tf.data.Dataset.from_generator(TestGenerator,tf.float32)

DataIterator = tf.data.Iterator.from_structure(tf.float32)
DataNext = DataIterator.get_next()
InitTrain = DataIterator.make_initializer(TrainData)
InitTest = DataIterator.make_initializer(TestData)

如果不使用迭代器，我可以使用以下内容获取填充批次：

TrainData.padded_batch(1000,someshape)

如何在保留选择输入数据源的能力的同时批量处理我的数据？

一种可能的解决方法是创建一个新的 from_generator 数据集并创建一个在 DataNext 上调用 sess.run 的生成器，以创建一个可以批处理的数据集，但这会导致分配运行调用，所以我怀疑这是它的本意使用。

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您的每个数据集都独立于其他数据集运行，并且迭代器根据您使用的初始化程序在厌恶之间切换。因此，如果您想批处理一个数据集而不是另一个，您将使用：

TrainData = tf.data.Dataset.from_generator(TrainGenerator,tf.float32)
TrainData = TrainData.batch(100)

TestData = tf.data.Dataset.from_generator(TestGenerator,tf.float32)

DataIterator = tf.data.Iterator.from_structure(tf.float32)
DataNext = DataIterator.get_next()
InitTrain = DataIterator.make_initializer(TrainData)
InitTest = DataIterator.make_initializer(TestData)

顺便说一句，您还可以使用两个管道不同的事实（如果您愿意）为每个数据集执行不同的映射。因此，例如，您可以对训练数据使用批量标准化，但不对测试数据进行标准化（如果您已经对整个数据集进行了标准化）。

于 2017-11-03T17:27:51.257 回答