, сразу после создания итератора.
ел бы управлять моей тренировкой сtf.estimator.Estimator
но есть некоторые проблемы, чтобы использовать его вместе сtf.data
API.
У меня есть что-то вроде этого:
def model_fn(features, labels, params, mode):
# Defines model's ops.
# Initializes with tf.train.Scaffold.
# Returns an tf.estimator.EstimatorSpec.
def input_fn():
dataset = tf.data.TextLineDataset("test.txt")
# map, shuffle, padded_batch, etc.
iterator = dataset.make_initializable_iterator()
return iterator.get_next()
estimator = tf.estimator.Estimator(model_fn)
estimator.train(input_fn)
Как я не могу использоватьmake_one_shot_iterator
для моего случая использования моя проблема в том, чтоinput_fn
содержит итератор, который должен быть инициализирован вmodel_fn
(здесь я используюtf.train.Scaffold
для инициализации локальных операций).
Кроме того, я понял, что мы не можем использовать толькоinput_fn = iterator.get_next
в противном случае другие операции не будут добавлены к тому же графику.
Каков рекомендуемый способ инициализации итератора?