Tensorflow로 정수 벡터를 입력하는 방법

Question

저는 여러 가지 문장의 언어를 감지하기 위해 일종의 신경망, 특히 다중 층 퍼셉트론을 구현하고 있습니다. 특히 Python 3.X에서 Tensorflow를 사용하고 있습니다.

이전에는 10 개 언어로 된 여러 문장의 2-gram 파일을 만들었습니다. 2-gram 파일이 내 Neural Network의 입력으로 사용됩니다. 예를 들어 "I like footbal"과 같은 문장은 [1, 15, 3, ..., 30] 일 수 있습니다.

튜토리얼에서, 나는 the next을 따르고있다. 예를 들어 당신이 오기 섹션에서 볼 수 MINST을 사용하고 있음을

:

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) 

내 질문은, 어떻게 내 신경망이 벡터를 전달할 수 있습니다? 이 다른 하나

batch_x, batch_y = mnist.train.next_batch(batch_size) 

그리고 :

예에서

, 나는 다음과 같은 문장을 볼 수있다

_, c = sess.run([optimizer, cost], feed_dict={x: batch_x, y: batch_y}) 

를, 내가 어떤 알 수 없기 때문에 이해하기 어렵다 batch_x 및 batch_y 유형

Answer 1

그들은 NumPy와 또는 목록 형식으로 될 수 있지만, 당신이 feed_dict으로 공급하는 경우, 그것은 개체를 텐서하는 회전,

당신은 일반적으로 sess.run([optimizer, cost], feed_dict={x: batch_x, y: batch_y})

로, feed_dict하여 전달할 수 있습니다, 당신은 데이터 x 및 레이블 y을 입력하고 x으로 네트워크를 학습하고 y을 기반으로 손실 (또는 비용)을 계산하려면 지금 x 전체를 네트워크에 공급할 필요가 없지만 x을 batch이라고하는 부분에 나눕니다. 각각 선택하십시오(3210)와 네트워크 (각각의 batch 레이블에 대한 데이터를 batch_x 및 batch_y있다) 훈련 후 다음 batch로 이동합니다.