Tensorflowの列車例コードに関する質問

Question

私はTensorflowを学ぼうとしています、そしてそれがどのように使用するかを理解することができました バッチ の これ 例：

cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y_conv))
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_conv,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))
sess.run(tf.initialize_all_variables())
for i in range(20000):
  batch = mnist.train.next_batch(50)
  if i%100 == 0:
    train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={
        x:batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 1.0})
    print("step %d, training accuracy %g"%(i, train_accuracy))
  train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 0.5})

print("test accuracy %g"%accuracy.eval(feed_dict={
    x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0}))

私の質問は、なぜ50のトレーニングデータのバッチを取得するのかということですが、トレーニングには最初のデータのみを使用します。たぶん私はコードを正しく理解していなかったでしょう。

Answer 1

私があなたを正しく理解した場合、あなたはこのコードの行について尋ねています：

train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 0.5})

ここでは、機能に使用されるバッチのどの部分と予測クラスに使用されるかを指定します。