параметры случайного преобразования для каждой эпохи в конвейере набора данных tenorflow - PullRequest
Новая
       8

параметры случайного преобразования для каждой эпохи в конвейере набора данных tenorflow

0 голосов
/ 31 августа 2018

В моем обучении мне нужно получить новый набор параметров преобразования случайных данных для каждой эпохи и применить их (см. Ниже, для каждой итерации я пытаюсь сгенерировать новую функцию отображения). Но это дает NotFoundError и говорит Function tf_data_structured_function_wrapper_P4jUpdWmQYM is not defined для второй итерации (не для первой итерации), и это происходит из метода get_next(). Как я могу достичь своей цели? (Примечание: использование метода tennsflow random () будет возвращать различное случайное число для каждого пакета вместо каждой эпохи, так что это не так) 

iterator = tf.data.Iterator.from_structure((tf.float32, tf.float32))
next_element = iterator.get_next()

sess = tf.Session()
for i in range(2):
    dataset1 = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x, y)).map(lambda x, y: (x + random(), y))
    initializer = iterator.make_initializer(dataset1)
    sess.run(initializer)
    while True:
        try:
            print(sess.run(next_element))
        except tf.errors.OutOfRangeError:
            break
...