Tensorflow数据集的使用

Question

我正在尝试创建一个简单的字符串 - 标签对数据集，并且无法获得tensorflow来正确连接这些对

我正在尝试使用Dataset.from_tensor_slices初始值设定项和dataset.make_one_shot_iterator迭代器：

import tensorflow as tf

strings = [
    'aaaa',
    'asdf'
]
labels = [1,0]

sess = tf.Session()
tf.global_variables_initializer()

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((strings, labels))
dataset = dataset.repeat()
dataset = dataset.shuffle(512)
iterator = dataset.make_one_shot_iterator()


x_next, label_next = iterator.get_next()
print sess.run(x_next), sess.run(label_next)

x_next, label_next = iterator.get_next()
print sess.run(x_next), sess.run(label_next)

x_next, label_next = iterator.get_next()
print sess.run(x_next), sess.run(label_next)

x_next, label_next = iterator.get_next()
print sess.run(x_next), sess.run(label_next)

最后，我期望'aaaa'的输出为'1'，'asdf'的输出为'0'，但是反复得到一些随机的东西：

aaaa 0
asdf 0
aaaa 1
asdf 1
aaaa 1
aaaa 0
asdf 1
aaaa 1

请在我的代码中建议可能出现的问题

顺便说一句，如果我删除了shuffling，我将无法获得另一个字符串，迭代器只会输出：

aaaa 0
aaaa 0 
aaaa 0
...

标签错误......有谁知道原因？

Answer 1

这就是我使用它的方式。

next = iterator.get_next()
# print(next)

with  tf.Session() as sess:
    print(sess.run(next))
    print(sess.run(next))
    print(sess.run(next))
    print(sess.run(next))
    print(sess.run(next))
    print(sess.run(next))
    print(sess.run(next))
    print(sess.run(next))


(b'aaaa', 1)
(b'asdf', 0)
(b'aaaa', 1)
(b'aaaa', 1)
(b'asdf', 0)
(b'aaaa', 1)
(b'aaaa', 1)
(b'aaaa', 1)