我想在圖像分類的張量流中做一個輸入管道,因此我想批量的圖像和相應的標籤。該Tensorflow文件表明,我們可以用tf.train.batch使輸入批次:tensorflow輸入管道返回多個值
train_batch, train_label_batch = tf.train.batch(
[train_image, train_image_label],
batch_size=batch_size,
num_threads=1,
capacity=10*batch_size,
enqueue_many=False,
shapes=[[224,224,3], [len(labels),]],
allow_smaller_final_batch=True
)
不過,我想這將是一個問題,如果我在圖形養活這樣的:
cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=train_label_batch, logits=Model(train_batch)))
問題是成本函數中的操作是否使圖像及其相應標籤出列,或者將它們分開返回?因此導致錯誤的圖像和標籤的訓練。