翻译 | AI科技大本营参与 | zzq审校 | reason_W 我们知道，在TensorFlow中可以使用feed-dict的方式输入数据信息，但是这种方法的速度是最慢的，在实际应用中应该尽量避免这种方法。而使用输入管道就可以保证GPU在工作时无需等待新的数据输入，这才是正确的方法。幸运的是，TensorFlow提供了一种内置的API——Da
tf.data 模块包含一组类，可以让你轻松加载数据，操作数据并将其输入到模型中。本文通过两个简单的例子来介绍这个API从内存中的numpy数组读取数据。从csv文件中读取行基本输入对于刚开始使用tf.data，从数组中提取切片(slices)是最简单的方法。笔记(1)TensorFlow初上手里提到了训练输入函数train_input_fn，该函数将数据传输到Estimator中：def tra
TensorFlow（或者说深度学习领域）中常见的且自带的数据集有：MNIST：手写数字识别，手写数字数据集。被称为深度学习的“hello world”。CIFAR10/100：小型图片数据集。IMDB：电影评论数据集。BOSTON HONSING：波士顿房价预测。（这个不介绍，因为我没玩过但是也很常见）import tensorflow as tfMNIST：加载MNIST数据集：(train_
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2024-02-28 09:37:57
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最近在看TF2.0的内容，顺便把以前的内容也做下笔记，以便查阅。所有程序在不注明的情况下，默认使用tensorflow1.14版本。数据加载是训练模型的第一步，合理的数据加载方式虽然不会对模型效果有促进作用，但是会大大加快训练过程。TensorFlow中常用的数据加载方式有四种：内存对象数据集，在学习阶段最常见的数据加载方式，在session中直接用字典变量feed_dict给变量喂数据，这种方式
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2024-02-22 16:00:48
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加载数据集keras 加载在线数据集tf.keras.datasets提供了加载在线数据集的API，其中可加载的数据集包括：boston_housing module: Boston housing price regression dataset.cifar10 module: CIFAR10 small images classification dataset.cifar100 module
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2024-08-28 13:12:03
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Tensorflow数据读取方式主要包括以下三种Preloaded data:预加载数据Feeding: 通过Python代码读取或者产生数据，然后给后端Reading from file: 通过TensorFlow队列机制，从文件中直接读取数据前两种方法比较基础而且容易理解，在Tensorflow入门教程、书本中经常可以见到，这里不再进行介绍。 在介绍Tensorflow第三种读取数据方法之前，
TFRecord格式还是非常重要的，它是Tensorflow首选的数据集处理格式，用于存储大量数据并有效读取数据。 特点：它是一种简单的二进制格式，只包含大小不同的二进制记录序列，每个记录由一个长度、一个用于检查长度是否损坏的CRC校验和、实际数据以及最后一个CRC校验和组成。TFRecord文件的创建使用 tf.io.TFRecordWriterimport tensorflow as tf
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2024-06-22 15:41:19
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使用Tensorflow搭建卷积网络用于各种训练时，需要处理训练的图像和标签， 批量的输送给训练的网络。 Tensorflow训练数据的读取方法按我的理解可以分两类。 第一类，使用queue队列。第二类，使用tf.data.Dataset 对象。 第一类方法是传统的数据读取方法，使用简单，只需要两三行代码就可以实现，但缺点是数据需要完整的载入队列，对内存的消耗较大。因此，在使用一些比较小的数据集时
一． 创建数据集对象（一）tf.data.Dataset的组成 tensorflow2中通过tf.data.Dataset类对数据集进行了封装。tf.data.Dataset由一系列的可迭代访问的元素组成，每个元素包含一个或多个张量。如图像数据集中，每个元素可以是形状为 长 x 宽 x 通道数 的图片张量，也可以是由图片张量和图片标签张
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2024-07-04 09:46:17
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文章目录一、数据集加载与处理流程二、数据集处理2.1 随机打散2.2 批训练2.3 预处理2.4 循环训练三、数据集加载与处理实战 一、数据集加载与处理流程 利用tensorflow提供的工具便捷的加载经典数据集。自定义的数据集以后再讲。 tensorflow中keras.Datasets数据集对象，方便实现多线程、预处理、随机打散、批训练等常用数据集的功能。 常用经典数据集： （
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2024-04-14 22:19:49
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记录自己入门tensorflow框架，搭建模型过程中踩到的坑，方便以后查看学习。 以下代码绝大部分来源于<Hands-on Machine learning with Scikit-lean, keras & tensorflow> 代码经过部分修改后应该是可以直接运行的 环境：tensorflow 2.x， python 3.8.x#使用tensorflow进行数据集加载和预
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2024-05-15 06:36:23
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加载cifar10数据集cifar10_dir = 'C:/Users/1/.keras/datasets/cifar-10-batches-py'(train_images, train_labels), (test_imag
原创
2023-01-17 02:15:25
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四：图像色彩调整 和图像翻转类似，调整图像的亮度、对比度、饱和度和色相在很多图像识别应用中都不会影响识别结果。所以在训练神经网络模型时，可以随机的调整训练图像的这些属性，从而使训练得到的模型尽可能地受到无关因素的影响。话不多说，上代码了。注意：路径要用英文，不要有中文（一）调整亮度与调整对比度import matp
可能由于网络问题，程序
原创
2022-07-15 21:17:18
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Tensorflow作为符号编程框架，需要先构建数据流图，再读取数据，随后进行模型训练。tensorflow官网给出了以下三种方法来加载数据。 – 预加载数据：在tensorflow图中定义常量或变量来保存所有数据。 – 填充数据：python产生数据，再把数据填充后端。 – 从文件中读取数据：从文件中直接读取，让队列管理器从文件中读取数据。一、预加载数据x1 = tf.constant([[2,
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2024-03-21 11:02:56
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在进行深度学习开发之前，我们都必须面对的是数据加载问题。如何加载我们自己的数据，是我们不得不面对的一个问题，本篇以数据加载作为我们tensorflow实战的开始，教你手把手实现自己的模型训练。目录一、tensorflow常见的数据集格式二、内存数据2.1、数据集说明2.2、生成样本数据三、TFRecord数据四、Dataset数据集4.1、生成Dataset对象4.2、在Session中使用Dat
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2024-04-27 23:19:11
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在计算机视觉领域里，有3个最受欢迎且影响非常大的学术竞赛：ImageNet ILSVRC（大规模视觉识别挑战赛），PASCAL VOC（关于模式分析，统计建模和计算学习的研究）和微软COCO图像识别大赛。这些比赛大大地推动了在计算机视觉研究中的多项发明和创新，其中很多都是免费开源的。博客Deep Learning Sandbox作者Greg Chu打算通过一篇文章，教你用Keras和Tensor
制作tensorflow数据集 目录制作tensorflow数据集1、场景需求2、制作方法3、附程序解释 1、场景需求由于最近会有实验，需要记录大量数据，通过手工记录需要花费太多时间，效率很低，所以就寻找让程序自己记录并输入到文本的方法。由于记录的多数是数字，少量的中文字符，因此使用 Excel 或者记事本比较合适。2、制作方法1. 使用软件自带包进行记录，这里就不再叙述了。2. 使用 C++对文
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2024-05-31 17:33:53
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作者 | 郭俊麟责编 | 胡巍巍Brief 概述这篇文章中，我们使用知名的图片数据库「THE MNIST DATABASE」作为我们的图片来源，它的数据内容是一共七万张28×28像素的手写数字图片。并被分成六万张训练集与一万张测试集，其中训练集里面，又有五千张图片被用来作为验证使用，该数据库是公认图像处理的 "Hello World" 入门级别库，在此之前已经有数不清的研究，围绕着这个模
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2024-05-28 14:55:22
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以MNIST的sequential模型为base-line，通过读取自己的数据，训练模型并存储模型，最后达到绘图实物的运用。自制数据集，解决本领域应用观察数据结构给x_train、y_train、x_test、y_test赋值def generateds(图片路径,标签文件)：def generateds(path, txt):
f = open(txt, 'r') # 以只读形式打开t
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2024-05-07 16:07:10
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