我已经使用 tf.data.Dataset API 训练了一个模型，所以我的训练代码看起来像这样
with graph.as_default():
dataset = tf.data.TFRecordDataset(tfrecord_path)
dataset = dataset.map(scale_features, num_parallel_calls=n_workers)
dataset = dataset.shuffle(10000)
dataset = dataset.padded_batch(batch_size, padded_shapes={...})
handle = tf.placeholder(tf.string, shape=[])
iterator = tf.data.Iterator.from_string_handle(handle,
train_dataset.output_types,
train_dataset.output_shapes)
batch = iterator.get_next()
...
# Model code
...
iterator = dataset.make_initializable_iterator()
with tf.Session(graph=graph) as sess:
train_handle = sess.run(iterator.string_handle())
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for epoch in range(n_epochs):
sess.run(train_iterator.initializer)
while True:
try:
sess.run(optimizer, feed_dict={handle: train_handle})
except tf.errors.OutOfRangeError:
break
模型训练完成后，我想推断数据集中没有的示例，但我不确定如何去做。
明确一点，我知道如何使用另一个数据集，例如，我只是在测试时将句柄传递给我的测试集。
问题是关于给定缩放方案和网络需要句柄的事实，如果我想对未写入 TFRecord 的新示例进行预测，我将如何去做？
如果我要修改 batch，我会事先负责缩放，这是我想尽可能避免的事情。
那么我应该如何从模型中推断单个示例以 tf.data.Dataset 方式进行训练？
(这不是出于生产目的，而是为了评估如果我更改特定功能会发生什么)
最佳答案
实际上图中有一个名为“IteratorGetNext:0”的张量名称 当你使用dataset api时，你可以使用下面的方式直接设置 输入:
#get a tensor from a graph
input tensor : input = graph.get_tensor_by_name("IteratorGetNext:0")
# difine the target tensor you want evaluate for your prediction
prediction tensor: predictions=...
# finally call session to run
then sess.run(predictions, feed_dict={input: np.asanyarray(images), ...})
关于python - 使用 tf.Dataset 训练的模型进行推理，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/50940667/