小编给大家分享一下在tensorflow中如何实现去除不足一个batch的数据，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
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代码如下
#-*- coding:utf-8 -*-
import tensorflow as tf
import numpy as np
value1 = tf.placeholder(dtype=tf.float32)
value2 = tf.placeholder(dtype=tf.float32)
value3 = value1 + value2
#定义的dataset有参数，只能使用参数化迭代器
dataset = tf.data.Dataset.range(10)
# 定义参数化迭代器
dataset = dataset.shuffle(100)
dataset = dataset.apply(tf.contrib.data.batch_and_drop_remainder(3)) #每个batch4个数据，不足3个舍弃
iterator = dataset.make_initializable_iterator()
next_element = iterator.get_next()
with tf.Session() as sess:
# 需要用参数初始化迭代器
for i in range(2):
sess.run(iterator.initializer)
while True:
try:
value = sess.run(next_element)
result = sess.run(value3,feed_dict={value1:value,value2:value})
print(result)
except tf.errors.OutOfRangeError:
print("End of epoch %d" % i)
break以上是“在tensorflow中如何实现去除不足一个batch的数据”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！
本文名称：在tensorflow中如何实现去除不足一个batch的数据-创新互联
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