, 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?

Ответы на вопрос(0)

Ваш ответ на вопрос