生成假数据用于卷积神经网络模型训练

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背景

在设计神经网络时，用于测试的imageNet等数据集太大，所以生成假数据用来测试神经网络能不能正常运行

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import tensorflow as tf

# 参数设置
batch_size = 32
image_size = 24
image_channel = 3
n_classes = 10

# 生成假数据用于训练模型
def get_faked_train_batch(batch_size):
    images = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[batch_size, image_size, image_size, image_channel], mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32))
    # tf.random_uniform() 标准均匀分布
    labels = tf.Variable(tf.random_uniform(shape=[batch_size], minval=0, maxval=n_classes, dtype=tf.int32))
    return images, labels
    
# 生成假数据用于测试模型
def get_faked_test_batch(batch_size):
    images = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[batch_size, image_size, image_size, image_channel], mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32))
    # tf.random_uniform() 标准均匀分布
    labels = tf.Variable(tf.random_uniform(shape=[batch_size], minval=0, maxval=n_classes, dtype=tf.int32))
    return images, labels