CNTK_201B_CIFAR-10_ImageHandsOn の Minibatch data の表示

# # Train and evaluate the network. # def train_and_evaluate(reader_train, reader_test, max_epochs, model_func): # Input variables denoting the features and label data ... 途中省略 # define mapping from reader streams to network inputs # 下の input_map で指定した dict 型の変数で、 data が返ってきます。 input_map = { input_var: reader_train.streams.features, label_var: reader_train.streams.labels } C.logging.log_number_of_parameters(z) ; print() # perform model training batch_index = 0 plot_data = {'batchindex':[], 'loss':[], 'error':[]} for epoch in range(max_epochs): # loop over epochs sample_count = 0 while sample_count < epoch_size: # loop over minibatches in the epoch # apend by nishi current_minibatch = min(minibatch_size, epoch_size - sample_count) if(current_minibatch <= 0): print("current_minibatch=",current_minibatch) break data = reader_train.next_minibatch(current_minibatch, input_map=input_map) # fetch minibatch. # ミニバッチデータを見てみる # data は、input_map で指定した形式の dict変数として返ってきます。 # input_var を見てみます。 # data[input_var] でアクセスすると、それに対する、MinibatchData クラスの # インスタンス(オブジェクト)が得られます。 print('---- input_var ---------') print(data[input_var].asarray()) ... 以下省略