小编Aga*_*Aga的帖子

使用TensorFlow r1.3监视器已弃用:

"2016-12-05","监视器已被弃用.请使用tf.train.SessionRunHook.")和Estimator.train(input_fn,hooks,..)仅适用于挂钩.

如何使用钩子实现验证监视器的功能？

您是否可以提供一个示例,将高级API估算器与占位符一起使用,并为基本用途提供批处理:

for step in xrange(max_steps):
    batch_of_inputs,batch_of_targets= get_batch_from_disk(step)# e.g.batches are stored as list where step is and index of the list
    feed_dict = {x:batch_of_inputs,y:batch_of_targets}
    _, loss_value = sess.run([train_op, loss],
                         feed_dict=feed_dict)

如何使用Estimator API执行相同的操作？Estimator将batch_size,steps,input_fuc或feed_fun作为fit函数的参数(请参阅文档https://www.tensorflow.org/versions/master/api_docs/python/contrib.learn/estimators)但我不清楚如何实现一个从磁盘上批量加载数据的功能？