手动读取 CNTK 中的 Minibacth 内容
Manually Reading a Minibacth contents in CNTK
我正在修改 CNTK 103B MNIST Tutorial 以直接读取 PNG 文件而不是原始文本文件。我在进行更改时让模型收敛时遇到问题，我想检查从 PNG 文件中读取的小批量的内容，以确保这不是模型在更改训练源后停止工作的原因数据.
此代码之后：
mb = reader_test.next_minibatch(test_minibatch_size, input_map=input_map)
有没有办法检查 python 中小批量的内容？
mb 只是一个从变量到 minibatch_data 的字典。小批量数据有一个 .value 属性，您可以使用该属性将小批量视为一个 numpy 数组。所以像
for var in mb:
print('minibatch data for variable "%s" with shape %s'%(var.name, var.shape))
print(mb[var].value)
将工作。但是，打印 784 密集矢量可能不会很有帮助。幸运的是，很容易将 minibatch 的每个元素重新整形为 28 x 28 的正方形，并将其显示为笔记本中的图像。
我正在修改 CNTK 103B MNIST Tutorial 以直接读取 PNG 文件而不是原始文本文件。我在进行更改时让模型收敛时遇到问题，我想检查从 PNG 文件中读取的小批量的内容，以确保这不是模型在更改训练源后停止工作的原因数据.
此代码之后：
mb = reader_test.next_minibatch(test_minibatch_size, input_map=input_map)
有没有办法检查 python 中小批量的内容？
mb 只是一个从变量到 minibatch_data 的字典。小批量数据有一个 .value 属性，您可以使用该属性将小批量视为一个 numpy 数组。所以像
for var in mb:
print('minibatch data for variable "%s" with shape %s'%(var.name, var.shape))
print(mb[var].value)
将工作。但是，打印 784 密集矢量可能不会很有帮助。幸运的是，很容易将 minibatch 的每个元素重新整形为 28 x 28 的正方形，并将其显示为笔记本中的图像。