Tensorflow生成带有批处理的Tensorboard嵌入？

Question

很直截了当的问题：

2017年Tensorflow开发者峰会上有一个很好的例子，介绍了如何使用Tensorboard并使用MNIST数据集here生成嵌入，这使我们很容易找到如何使用自己的数据集实现嵌入的方法。你知道吗

然而，在他们的例子中，他们在一次运行中使用1024个图像生成嵌入，而不需要任何批处理。有没有办法通过批处理生成它？似乎没有一个明显的方法可以做到这一点。你知道吗

例如，如果我想嵌入1000个图像，但不能一次计算所有1000个图像，我想“存储”它们成批，比如说50个，然后最终结果仍然是1000个图像。你知道吗

谢谢！你知道吗

Answer 1

代码在运行sess.run(assignment, feed_dict={x: mnist.test.images[:1024], y: mnist.test.labels[:1024]})时计算1024个图像的嵌入。如果您只想为图像的一个子集计算嵌入，请输入该子集并仅为该子集存储那些嵌入（因此，使用多个变量而不是单个变量），同时保持其余代码不变。你知道吗