tensorflow中next_batch的具体使用

TensorFlow中的next_batch函数是一种数据集加载方式，它可以从总数据集中提取一部分数据用于训练。在神经网络训练中，我们通常将数据集分成训练集、验证集和测试集。其中，训练集用于训练模型，验证集用于验证模型的性能，测试集用于测试模型的泛化能力。next_batch函数可以从训练集中提取一部分数据用于训练，提高训练效率。

使用方法如下所述：

函数参数

def next_batch(num, data, labels):
    '''
    Return a total of `num` random samples and labels. 
    '''
    idx = np.arange(0 , len(data))
    np.random.shuffle(idx)
    idx = idx[:num]
    data_shuffle = [data[ i] for i in idx]
    labels_shuffle = [labels[ i] for i in idx]

    return np.asarray(data_shuffle), np.asarray(labels_shuffle)

参数含义：

• num：一次提取的数量
• data：原始数据集
• labels：原始标签

返回值：

• data_shuffle：随机抽取的 num 个数据
• labels_shuffle：对应的 num 个标签

其中，np.random.shuffle()函数用于将数组打乱。

示例1：

import numpy as np

# 生成随机数据集和标签
data = np.random.rand(10, 2)
labels = np.random.rand(10, 1)

# 设置一次提取数量和提取次数
batch_size = 2
num_batches = 5

# 依次从数据集中提取数据
for i in range(num_batches):
    batch_data, batch_labels = next_batch(batch_size, data, labels)
    print('Batch %d:' % i)
    print(batch_data)
    print(batch_labels)

运行结果：

Batch 0:
[[0.38935341 0.69266477]
 [0.46920273 0.00193769]]
[[0.62499269]
 [0.31895611]]
Batch 1:
[[0.3073286  0.34852419]
 [0.46920273 0.00193769]]
[[0.40084117]
 [0.31895611]]
Batch 2:
[[0.81957065 0.94655811]
 [0.26433365 0.52911667]]
[[0.3718768 ]
 [0.50063391]]
Batch 3:
[[0.20304201 0.59990963]
 [0.28987459 0.00443854]]
[[0.78956682]
 [0.41024567]]
Batch 4:
[[0.3073286  0.34852419]
 [0.4603539  0.82443119]]
[[0.40084117]
 [0.3967358 ]]

该示例中生成了一个10行2列的数据集和一个10行1列的标签集。设置每次提取2个数据，共提取5次。可以看到，每次提取的数据互不相同，满足随机性。

示例2：

在 TensorFlow 训练神经网络模型时，通常需要从大量数据集中提取小批量数据进行训练，此时就可以使用 next_batch 函数来提取数据。下面是一个 MNIST 手写数字识别的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

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

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

# 定义神经网络模型
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y_predict = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

# 定义损失函数和优化算法
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y * tf.log(y_predict), reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

# 定义评价指标
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(tf.argmax(y_predict, 1), tf.argmax(y, 1)), tf.float32))

# 开始训练
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.initialize_all_variables())
    for i in range(1000):
        batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
        sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys})
        if i % 100 == 0:
            acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y: mnist.test.labels})
            print('Step %d, Accuracy %g' % (i, acc))

在这个示例中，我们使用了 MNIST 手写数字识别数据集。通过 mnist.train.next_batch(100) 语句来提取100个数据组成小批量进行训练。

需要注意的是，提取数据时，一定要保证每个 batch 中的数据互不相同，可以使用 shuffle 函数来打乱数据集。