Как сделать вывод с помощью одного примера в тензорном потоке с конвейером данных

Question

Я тренирую ДНК с входными векторами переменной длины. Поэтому я создал конвейер набора данных с файлами TFRecord и feature_lists. Это работает. Обычно я использую feed_dict{...}, чтобы получить "ответ" для одного примера. С переменным вводом это сейчас очень сложно реализовать. Так что мне интересно, есть ли хороший способ передать конвейер набора данных одним примером без использования:

dataset = tf.data.TFRecordDataset(data_path)

но вместо этого я использую что-то другое, где я могу поместить в него один пример, а затем обработать прогноз с помощью моего обычного (и работающего) набора данных конвейера.

Обходной путь - сохранить один пример в файл TFRecord, а затем прочитать эти данные из файла. Но я думаю, что есть другой способ сделать это?!

Спасибо:)

Answer 1

Ты можешь использовать tf.placeholder_with_default и по умолчанию вы передаете iterator.get_next() Результаты. Для получения дополнительной информации см. Этот пост: назначьте iterator.get_next() по умолчанию для заполнителя по умолчанию