1.训练文件的配置将生成的csv和record文件都放在新建的mydata文件夹下，并打开object_detection文件夹下的data文件夹，复制一个后缀为.pbtxt的文件到mtdata文件夹下，并重命名为gaoyue.pbtxt用记事本打开该文件，因为我只分了一类，所以将其他内容删除，只剩下这一个类别，并将name改为gaoyue。这时我们拥有的所有文件如下图所示。我们在object_d
TensorFlow1学习TensorFlow学习1.简介与基础1.1 构建计算图(Graph)1.1.1默认图1.1.2创建新图1.1.3Tensor张量/数据(1). 0阶张量(2). 1阶张量(3). 2阶张量(4). 关于张量的一些操作1.tf.reshape(x,shape)2.Tensor中的常量(constant)3.Tensor中的随机数(random)4.Tensor中的初始化(
目录写在前面：tensorflow的准备工作：1.确保你安装了Anaconda。可以从网址（Anaconda | Anaconda Distribution）里下载。2.创建虚拟环境：3.安装tensorflow4.检查是否已经安装成功： 5.一些报错的处理写在前面：最近老师要求安装tensorflow，配置相关的一些环境，我上网查了一下，发现有些教程居然是直接在官网上下载的，欸，我就奇
ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow_datasets'报错如下解决方法报
原创
2023-02-04 08:34:42
317阅读
Traceback (most recent call last): File "E:/Code/PyCharm/TensorFlow学习/Keras/迁移学习和微调.py", line 14, in <module>
原创
2023-01-17 01:45:43
190阅读
..
原创
2021-07-29 14:04:59
1639阅读
概要本文内容来源于TensorFlow教程 本文主要介绍了三种图片数据的加载和预处理方法：使用高级的Keras预处理工具（如tf.keras.utils.image_dataset_from_directory）和预处理层（如tf.keras.layers.Rescaling）从磁盘的图片目录中加载数据。使用tf.data的框架写你自己的输入通道。在TensorFlow Datasets中从可用的
本文主要参考了TensorFlow学习笔记(4): Tensorflow tf.data.DatasetTensorflow中API------tf.data.Dataset使用Dataset主要包含下面三个子类以及一个实例方法Iterator。Dataset 是基类，表示一串元
原创
2022-12-02 15:54:36
233阅读
一、定义session：在会话中启动计算过程，将节点分发到cpu或gou中执行，返回tensorgraph：表示计算任务operation：节点optensor：节点的输入或输出都叫tensor,没有run的话tensor就只是一个tensor，是不能输出什么的 二、过程构建阶段：用op来描述一个graph，比如说表示一个神经网络执行阶段：使用session执行o
tensorflow中关于BN（Batch Normalization）的函数主要有两个，分别是：tf.nn.momentstf.nn.batch_normalization关于这两个函数，官方API中有详细的说明，具体的细节可以点链接查看，关于BN的介绍可以参考这篇论文，我来说说自己的理解。 不得不吐槽一下，tensorflow的官方API很少给例子，太不人性化了，人家numpy做的就比tens
在TensorFlow中fit()函数可以接收numpy类型数据，前提数据量不大可以全部加载到内存中，但是如果数据量过大我们就需要将其按批次读取，转化成迭代器的形式，
原创
2023-01-17 01:46:52
165阅读
目录TensorFlow Datasets 数据集载入提示TensorFlow Datasets 数据集载入TensorFlow Datasets 是一个开箱即用的数据集集合，包含数十种常用的机器学习数据集。通过简单的几行代码即可将数据以 tf.data.Dataset 的格式载入。关于 tf.data.Dataset 的使用可参考 tf.data。该工具是一个独立的 Python 包，可以通过:pip install tensorflow-datasets安装。在使用时，首先使用 impo.
原创
2021-07-09 14:24:15
1479阅读
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-CbS0Nq7P-1574305383252)(https://cdn-images-1.medium.com/max/1600/1*SXwqxZm9rkZHS851jQrYJg.png)] 公共数据集为机器学习研究的快速发展提供了十足的动力(h/t Andrew Ng ），但仅将这些数据集放入机器学习管道仍然有诸多困难
注：本系列所有博客将持续更新并发布在github上，您可以通过github下载本系列所有文章笔记文件。 在整个机器学习过程中，除了训练模型外，应该就属数据预处理过程消耗的精力最多，数据预处理过程需要完成的任务包括数据读取、过滤、转换等等。为了将用户从繁杂的预处理操作中解放处理，更多地将精力放在算法建模上，TensorFlow中提供了data模块，这一模块以多种方式提供了数据读取、数据处理、数
机器学习中数据读取是很重要的一个环节，TensorFlow也提供了很多实用的方法，为了避免以后时间久了又忘记，所以写下笔记以备日后查看。最普通的正常情况首先我们看看最普通的情况：# 创建0-10的数据集，每个batch取个数。
dataset = tf.data.Dataset.range(10).batch(6)
iterator = dataset.make_one_shot_iterator
原创
2021-05-01 22:06:40
190阅读
每个法师都有一颗近战的心，每个 CS 学生都有开发一个算法库的小目标～
前言在学习和开发过程中，笔者发现项目开发和库开发有很大不同的，下面从 __init__.py 、单元测试、README、测试、文档和 Pypi/Conda 几方面分别介绍一个 Python 库应当具备的内容。最开始项目目录是这样的： |- .
|- torchcluster 库名称
|- __init__.p
Public datasets for machine learning http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/IAPR/researchers/MLPAGES/mldat.htm Weka datasets http://www.cs.waikato.ac.nz/ml
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2017-06-18 17:07:00
42阅读
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# 如何实现 "datasets python"
## 简介
在本文中，我将教会你如何使用 Python 中的 "datasets" 库。datasets 是一个功能强大且易于使用的库，用于处理各种数据集。通过使用 datasets，你可以轻松地加载、处理和分析数据。
## 整体流程
以下是使用 "datasets" 库的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
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原创
2023-09-13 03:51:55
1174阅读
# 项目方案：使用TensorFlow2的datasets模块进行数据处理和训练模型
## 介绍
TensorFlow2是Google开发的开源机器学习框架，它提供了丰富的工具和API来支持各种机器学习任务。其中，datasets模块是TensorFlow2中一个很重要的组件，它提供了许多方便的函数和类来加载、处理和预处理数据。本项目方案将详细介绍如何使用datasets模块来处理数据和训练模型
原创
2023-08-28 11:19:00
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所有的数据集都是torch.utils.data.Dataset的子类，即它们实现了__getitem__和__len__方法。因此，它们都可以传递给torch.utils.data.DataLoader通过torch.multiprocessing使用多线程并行加载多个样本。imagenet_data = torchvision.datasets.ImageNet('path/to/imagenet_root/')data_loader = torch.utils.data.DataLoader(i
原创
2022-03-02 13:41:33
300阅读
