在tensorflow中实现去除不足一个batch的数据

我就废话不多说了，直接上代码吧！#-*-coding:utf-8-*-importtensorflowastfimportnumpyasnpvalue1=tf.placehol

我就废话不多说了，直接上代码吧！

#-*- 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batch3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

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