需求：读取生成的Tfrecord并展示部分图片.解决方法:基于tensorflow、cv2、numpy等库完成该功能
原创
2023-02-21 09:32:40
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Tensorflow学习过程中tfrecord的简单理解1 TFRecord的介绍：一般使用直接将数据加载到内存的方式来存储数据量较小的数据，然后再分batch输入网络进行训练。如果数据量太大，这种方法是十分消耗内存的，这时可以使用tensorflow提供的队列queue从文件中提取数据（比如csv文件等）。还有一种较为常用的，高效的读取方法，即使用tensorflow内定标准格式——TFReco
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2023-06-25 16:55:49
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上一篇文章已经简略介绍过TFS的安装与管理，本篇文章主要描述一下我个人在工作过程中使用TFS的一些指南与建议。本章内容预览： 1. 项目计划与跟踪经常有很多朋友在日常聊天中抱怨做计划很无畏，因为计划永远赶不上变化。确实如此，计划是赶不上变化，但你不计划，你永远不知道自己应该要做什么，什么时候做，虽然发生了变化，但是你可以根据原有的计划定制事情变化的解决方案与变化的定
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2024-10-31 19:51:51
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目录1、TFrecord文件的格式定义2、使用Slim读取TFrecord文件的步骤3、实例1、TFrecord文件的格式定义def int64_feature(values): if not isinstance(values, (tuple, list)): values = [values] return tf.train.Fea...
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2021-08-13 09:51:29
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一、为什么使用TFRecord?正常情况下我们训练文件夹经常会生成 train, test 或者val文件夹，这些文件夹内部往往会存着成千上万的图片或文本等文件，这些文件被散列存着，这样不仅占用磁盘空间，
原创
2021-07-29 13:52:13
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为什么用TFRecord？在数据集较小时，我们会把数据全部加载到内存里方便快速导入，但当数据量超过内存大小时，就只能放在硬盘上来一点点读取，这时就不得不考虑数据的移动、读取、处理等速度。使用TFRecord就是为了提速和节约空间的。一、数据说明：假设要学习文本类型的分类模型。我们会事先搜集各个类别的文本信息，用这些信息作为判断类别的依据。同时也会把文本真实的类别信息记录下来。1、常规方式： 用py
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2024-06-03 15:04:17
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相信大家大部分还在使用tf,placeholder来进行数据的读入，虽然这种方法很直观，但是效率比较低。事实上TensorFlow有三种数据读入的方式，在我们的不断的学习中我们应该不断的升级我们的认知，将学习的进度从直观、方便转入高效的代码编辑。Tensorflow中之前主要用的数据读取方式主要有：placehold feed_dict：从内存中读取数据，占位符填充数据 queue队列：从硬盘读取
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2024-06-11 21:26:06
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1 TFRecord格式介绍 对于大量的图像数据，TensorFlow提供了一种统一的格式
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2022-08-30 20:13:14
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TensorFlow中有三种方法可以用来读取数据，第一种是直接使用constant给常量赋值；第二种是使用dict进行feed，但是速度会很慢，因为需要先把文件整个读到内存中。第三种也是最常用的是使用TF中自带的datareaders来进行:TF 包含了四种DataReaders：tf.TextLineReader最常用的，可以按行读取文件。tf.FixedLengthRecordReader可以
前言本博客默认读者对神经网络与Tensorflow有一定了解，对其中的一些术语不再做具体解释。并且本博客主要以图片数据为例进行介绍，如有错误，敬请斧正。使用Tensorflow训练神经网络时，我们可以用多种方式来读取自己的数据。如果数据集比较小，而且内存足够大，可以选择直接将所有数据读进内存，然后每次取一个batch的数据出来。如果数据较多，可以每次直接从硬盘中进行读取，不过这种方式的读取效率就比
在做深度学习项目时，在模型训练前，通常要对训练/验证图像进行读取操作。之前博文《TensorFlow 卷积神经网络 - 猫狗识别》使用的是OpenCV读取的方式。使用OpenCV把图像读成矩阵形式当然可以满足模型训练的要求，此方式在处理小批量图像时还可以，如果处理大批量图像，就显得有点慢了。对于大型项目、大批量的图像，经常用TFRecord的方式对数据进行读取。TFRecord是TensorFlo
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2023-11-30 16:48:29
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以下转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/50808597一、TFRecord1、什么是TFRecord? TFRecord 是Google官方推荐的一种数据格式，是Google专门为TensorFlow设计的一种数据格式。tfrecord是一种文件格式，层层向下封装-> tf.train.Example-->tf.trian.Featu
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2024-05-08 20:35:10
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有了jpg读取的经验和tfrecord写入的经验之后，开始尝试把jpg图像写入到tfrecord，另外还想尝试从tfrecord文件读出jpg图像上示例把jpg的图片的二进制以及长和宽的信息保存进tfrecorddecode_jpeg_data = tf.placeholder(dtype=tf.string)decode_jpeg = tf.image.decode_jpeg(dec...
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2021-07-12 11:47:32
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TFRecord格式 TFRecord格式是TensorFlow首选的格式，用于储存大量数据并有效读取数据。这是一种非常简单的二进制格式，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受损的CRC校验和、实际数据 以及最后一个CRC校验和组成）。可以使用tf.io.TFRe ...
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2021-10-27 11:15:00
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tfrecord案例tfrecord案例tfrecord案例import tensorflow as tfimport osprint(tf.__version__)data_dir = './datasets'train_cats_dir = data_dir + '/train/cats/'train_dogs_dir = data_dir + '/train/dogs/'train_tfrecord_file = data_dir + '/train/train.tfrecords
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2021-08-02 14:47:39
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1 tf和时间在之前的教程中，我们了解了tf如何跟踪坐标系树。此树随时间变化，并且tf为每个变换存储时间快照（默认情况下最多10秒）。到目前为止，我们使用lookupTransform()函数来访问该tf树中的最新可用变换，而不知道该变换的记录时间。本教程将教您如何在特定时间进行转换。那么让我们回到最后添加框架教程的地方。转到您的教程包：$ roscd learning_tf并打开文件src /
对于数据进行统一的管理是很有必要的.TFRecord就是对于输入数据做统一管理的格式.加上一些多线程的处理方式,使得在训练期间对于数据管理把控的效率和舒适度都好于暴力的方法.小的任务什么方法差别不大,但是对于大的任务,使用统一格式管理的好处就非常显著了.因此,TFRecord的使用方法很有必要熟悉.
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2020-03-21 13:46:00
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需求：将图片文件保存成Tfrecord的格式.解决方法:基于tensorflow、cv2、numpy等库完成该功能.注
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2023-02-21 09:32:48
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7.2.1 tf.data使用 tf.data API 可以轻松处理大量数据、不同的数据格式以及复杂的转换。tf.data API 在 TensorFlow 中引入了两个新的抽象类：tf.data.Dataset 表示一系列元素，其中每个元素包含一个或多个 Tensor 对象。： 创建来源（例如 Dataset.from_tensor_slices()），以通过一个或多个 tf
generate_tfrecord.py生成tfrecord出错记录
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2019-10-28 19:44:26
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