我正在尝试将数据从 CSV 文件读取到 tensorflow，

https://www.tensorflow.org/versions/r0.7/how_tos/reading_data/index.html#filenames-shuffling-and-epoch-limits

官方文档中的示例代码是这样的:

col1, col2, col3, col4, col5 = tf.decode_csv(value, record_defaults=record_defaults)

要读取文件，需要事先知道文件有多少列和多少行，如果有1000列，我需要定义1000个变量，如col1, col2, col3, col4, col5,。 .., col1000 , 这看起来不是一种有效的数据读取方式。

我的问题

1. 将 CSV 文件读入 Tensorflow 的最佳方法是什么？

2. 在Tensorflow中有什么方法可以读取数据库(比如mongoDB)吗？

最佳答案

1. 你绝对不需要定义 col1, col2, to col1000...

   通常，您可能会这样做:

   
   columns = tf.decode_csv(value, record_defaults=record_defaults)
   features = tf.pack(columns)
   do_whatever_you_want_to_play_with_features(features)
   

2. 我不知道任何直接从 MongoDB 读取数据的现成方法。也许你可以写一个简短的脚本来将 MongoDB 中的数据转换为 Tensorflow 支持的格式，我推荐二进制形式的 TFRecord，它比 csv 记录读取速度快得多。 This是一篇关于这个主题的好博文。或者您可以选择自己实现一个定制的数据阅读器，见the official doc在这里。

https://stackoverflow.com/questions/35644264/