小编Vij*_*r J的帖子

sklearn DecisionTreeClassifier有一个名为"splitter"的属性,默认设置为"best",将其设置为"best"或"random"是什么？我从官方文档中找不到足够的信息.

我正在尝试分批训练我的模型，因为我找不到如何正确执行模型的任何示例。这是我所能做的，我的任务是找到如何在Tensorflow中逐批训练模型的方法。

queue=tf.FIFOQueue(capacity=50,dtypes=[tf.float32,tf.float32],shapes=[[10],[2]])
enqueue_op=queue.enqueue_many([X,Y])
dequeue_op=queue.dequeue()

qr=tf.train.QueueRunner(queue,[enqueue_op]*2)

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    X_train_batch,y_train_batch=tf.train.batch(dequeue_op,batch_size=2)
    coord=tf.train.Coordinator()
    enqueue_threads=qr.create_threads(sess,coord,start=True)
    sess.run(tf.local_variables_initializer())
    for epoch in range(100):
        print("inside loop1")
        for iter in range(5):
            print("inside loop2")
            if coord.should_stop():
                break
            batch_x,batch_y=sess.run([X_train_batch,y_train_batch])
            print("after sess.run")
            print(batch_x.shape)
            _=sess.run(optimizer,feed_dict={x_place:batch_x,y_place:batch_y})
        coord.request_stop()
        coord.join(enqueue_threads)

哪个输出，

inside loop1
inside loop2

如您所见，当它运行该batch_x,batch_y=sess.run([X_train_batch,y_train_batch])行时，它将永远停滞不前。我不知道如何解决这个问题，或者这是逐批训练模型的正确方法吗？