TensorFlow教程batch_xs中的next_batch，batch_ys = mnist.train.next_batch(100)来自哪里？

Question

我正在试用TensorFlow教程，但不明白这行中的next_batch是从哪里来的？

 batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)

我看了看

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

也没看到next_batch在那儿。

现在，当在我自己的代码中尝试next_batch时，我得到了

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'next_batch'

所以我想知道next_batch是从哪里来的？

Answer 1

next_batch是DataSet类的一个方法(有关该类内容的更多信息，请参见https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/learn/python/learn/datasets/mnist.py )。

加载mnist数据并使用以下命令将其分配给变量mnist时：

mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

看看mnist.train的类。您可以通过键入以下命令来查看：

print mnist.train.__class__

您将看到以下内容：

<class 'tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist.Dataset'>

因为mnist.train是类DataSet的一个实例，所以可以使用该类的函数next_batch。有关类的更多信息，请查看documentation。

Answer 2

在查看tensorflow存储库之后，它似乎起源于这里：

https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/9230423668770036179a72414482d45ddde40a3b/tensorflow/contrib/training/python/training/sequence_queueing_state_saver.py#L905

但是，如果您希望在自己的代码中实现它(对于您自己的dataset)，那么像我这样自己在dataset对象中编写它可能会简单得多。据我所知，它是一种混洗整个数据集的方法，并从混洗的数据集中返回$mini_batch_size个数的样本。

下面是一些伪代码：

shuffle data.x and data.y while retaining relation return [data.x[:mb_n], data.y[:mb_n]]

Answer 3

您可以只使用help函数：

help(tf.contrib.learn.datasets.mnist.DataSet.next_batch)

并获取函数next_batch的文档