我正在使用 TensrFlow 的新 API 通过 tf.data.Dataset 和迭代器导入数据。它工作正常，但我不确定我所做的是否有效。
我现在正在做的是评估迭代器的 get_next() 方法，它为我提供了一堆元素，例如实际图像、标签、文件名等。然后我将使用 feed_dict 将图像导入我的模型。
我知道 feed_dict 非常慢，所以我是否失去了 Dataset 和 Iterators 的好处，并通过评估在 TFRecord 中序列化了数据集条目并通过 feed_dict 将它们馈送到图中？我没有在 TF 的文档中找到任何示例，这些示例说明了人们期望如何使用 Iterator 的 get_next() 将元素馈送到模型中。解压 get_next() 并直接在我的图表中使用结果是否更好？
最佳答案
是的，建议在您的图表中直接使用 get_next() 返回的张量。也许你错过了 Programmer's Guide在 tf.data API 上。
您还可以找到 performance guide有指导意义。
希望对您有所帮助。
关于tensorflow - 将迭代器(来自 tf.data.Dataset)中的元素提供给 TensorFlow 模型的有效方法是什么？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/48427269/