tf.train.batch メソッドの役割がわかりません。
現在、本を読んでTensorFlowの勉強をしています。
本のコードに
sess.run(train_step,feed_dict={x:batch_xs,y:batch_ys}) print(i,sess.run(y,feed_dict={x:batch_xs,y:batch_ys}))
と書かれているところがあって、このbatchの役割がよくわかりません。
調べたら、”グループ分け”を行なっている事が共通して書かれていたのですが、果たしてグループ分けをして、その結果をどう処理しているのでしょうか?
ちなみに本の全体コードは
import tensorflow as tf import numpy as np input_dim =2 output_dim =1 x = tf.placeholder("float",[None,input_dim]) #重み W = tf.Variable(tf.random_uniform([input_dim,output_dim],-1.0,1.0)) #バイアス b = tf.Variable(tf.random_normal([output_dim])) #シグモイド活性化調節 y = tf.nn.sigmoid(tf.matmul(x,W)+b) y_ = tf.placeholder("float",[None,output_dim]) loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-y_)) train_step = tf.train.MomentumOptimizer(0.01,0.97).minimize(loss) init = tf.initialize_all_variables() sess = tf.Session() sess.run(init) for i in range(5000): batch_xs = np.array([ [0.,0.], [0.,1.], [1.,0.], [1.,1.] ]) batch_ys = np.array([ [0.], [0.], [0.], [1.] ]) sess.run(train_step,feed_dict={x:batch_xs,y:batch_ys}) print(i,sess.run(y,feed_dict={x:batch_xs,y:batch_ys}))
のようになっています。
質問内ではtf.train.batch メソッドは使わていないようですが?
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