1

所以我在 tensorflow 中编写了一个 GAN，并且需要鉴别器和生成器作为对象。现在我在为鉴别器创建训练数据集时遇到问题。

目前我的代码的相关部分如下所示：

self.dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((self.y_,self.x_)) #creates dataset
self.fake_dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((self.x_fake_)) #creates dataset

self.dataset=self.dataset.shuffle(buffer_size=BUFFER_SIZE) #shuffles
self.fake_dataset=self.fake_dataset.shuffle(buffer_size=BUFFER_SIZE) #shuffles

self.dataset=self.dataset.repeat().batch(self.batch_size) #batches      
self.fake_dataset=self.fake_dataset.repeat().batch(self.batch_size) #batches

self.iterator=tf.data.Iterator.from_structure(self.dataset.output_types,self.dataset.output_shapes) #creates iterators  
self.fake_iterator=tf.data.Iterator.from_structure(self.fake_dataset.output_types,self.fake_dataset.output_shapes) #creates iterators   

self.x=self.iterator.get_next() 
self.x_fake=self.fake_iterator.get_next() 

self.dataset_init_op = self.iterator.make_initializer(self.dataset,name=self.name+'_dataset_init')  
self.fake_dataset_init_op=self.fake_iterator.make_initializer(self.fake_dataset,name=self.name+'_dataset_init')

我需要的是函数交替给出一批self.x，然后是一批self.x_fake。

有没有一种简单的方法可以做到这一点，还是我必须得到一个计数器和一个 if 语句？

4

1 回答 1

0

不确定我是否完全理解您需要什么，但是如果您想在图形构建时定义的同一个调用中交替使用不同的迭代器，那么您可以使用 Python 逻辑来选择您需要的迭代器。例如：

def __init__(self):
    # Make graph and iterators...
    self._use_fake_batch = False

def next_batch(self):
    iter = self.fake_iterator if self._use_fake_batch else self.iterator
    self._use_fake_batch = not self._use_fake_batch
    return iter.get_next()

或者没有额外的变量，使用itertools：

from itertools import chain, repeat

def __init__(self):
    # Make graph and iterators...
    self._iterators = chain.from_iterable(repeat((self.iterator, self.fake_iterator)))

def next_batch(self):
    return next(self._iterators).get_next()
于 2018-07-20T08:58:50.147 回答