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機械学習について勉強しています。勉強していると、MNIST Datasetを使ったTensorflow CNNのコードを見つけました。

cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y_conv), reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_conv,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
sess.run(tf.global_variables_initializer())

for i in range(1000):
  batch = mnist.train.next_batch(100)
   if i%100 == 0:
     train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={
        x:batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 1.0})
    print("step %d, training accuracy %g"%(i, train_accuracy))
  train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 0.5})

print("test accuracy %g"%accuracy.eval(feed_dict={
     x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0}))

このコードでは、私の質問は batch = mnist.train.next_batch(100) についてです。これについて調べてみると、これはミニバッチで、MNIST データセットからランダムに 100 個のデータを選択するということです。ここで私の質問です。

  1. このコードを完全なバッチでテストしたい場合、どうすればよいですか? mnist.train.next_batch(100) を mnist.train.next_batch(55000) に変更するだけですか?
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