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आपको निश्चित रूप से col1, col2, col1000 को परिभाषित करने की आवश्यकता नहीं है...
आम तौर पर, आप कुछ इस तरह कर सकते हैं:
columns = tf.decode_csv(value, record_defaults=record_defaults) features = tf.pack(columns) do_whatever_you_want_to_play_with_features(features) -
मुझे MongoDB से सीधे डेटा पढ़ने का कोई ऑफ-द-शेल्फ तरीका नहीं पता है। हो सकता है कि आप MongoDB से डेटा को Tensorflow द्वारा समर्थित प्रारूप में कनवर्ट करने के लिए एक छोटी स्क्रिप्ट लिख सकते हैं, मैं बाइनरी फॉर्म
TFRecordकी अनुशंसा करता हूं , जो सीएसवी रिकॉर्ड की तुलना में पढ़ने में बहुत तेज है। यह इस विषय पर एक अच्छा ब्लॉग पोस्ट है। या आप स्वयं एक अनुकूलित डेटा रीडर लागू करना चुन सकते हैं, देखें आधिकारिक दस्तावेज़ यहाँ।
