如何用TensorFlow定義MNIST訓練圖像的固定序列？

Question

我嘗試使用TensorFlow和TensorFlow示例中的MNIST數據集來訓練模型。這工作正常。 但是每次我開始運行模型訓練的python腳本時，訓練圖像都有不同的順序（順序）。 我怎樣才能定義訓練圖像的序列是每次相同，當我開始我的python腳本？

Answer 1

假設你是以下this tutorial，你會在你的腳本一些代碼，看起來是這樣的：

for _ in range(1000): 
    batch = mnist.train.next_batch(100) 
    train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1]}) 

功能next_batch定義here.在定義，

def next_batch(self, batch_size, fake_data=False, shuffle=True): 

，你會看到關鍵字參數shuffle默認爲True。因此，請嘗試將您的調用更改爲next_batch，以包含shuffle = False，如下所示。

batch = mnist.train.next_batch(100, shuffle=False) 

沒有您嘗試使用的實際腳本的最小示例，將很難提供更多信息。