TensorFlow程序读取数据一共有3种方法:供给数据(Feeding)： 在TensorFlow程序运行的每一步， 让Python代码来供给数据。从文件读取数据： 在TensorFlow图的起始， 让一个输入管道从文件中读取数据。预加载数据： 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况)。一 预加载数据import tensorflow as tf
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2024-05-11 19:26:34
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训练机器学习模型的时候，需要先找数据集、下载、装数据集……太麻烦了，比如MNIST这种全世界都在用的数据集，能不能来个一键装载啥的？Google也这么想。 今天，TensorFlow推出了一个新的功能，叫做TensorFlow Datasets，可以以tf.data和NumPy的格式将公共数据集装载到TensorFlow里。目前已经有29个数据集可以通过Tenso
上进小菜猪，沈工大软件工程专业，爱好敲代码，持续输出干货。欢迎订阅本专栏！大数据时代的到来带来了海量数据的处理和分析需求。在这个背景下，TensorFlow作为一种强大的深度学习框架，展现了其在大数据领域中的巨大潜力。本文将深入探索TensorFlow在大数据处理和分析中的应用，介绍其在数据预处理、模型构建、分布式训练和性能优化等方面的优势和特点。数据预处理： 在大数据处理中，数据预处理是一个关键
原创
2023-05-22 23:43:42
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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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MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集，在很多资料中，这个数据集都会被用作深度学习的入门样例。而TensorFlow的封装让使用MNIST数据集变得更加方便。MNIST数据集是NIST数据集的一个子集，它包含了60000张图片作为训练数据，10000张图片作为测试数据。在MNIST数据集中的每一张图片都代表了0~9中的一个数字。图片的大小都为28*28，且数字都会出现在图片的正中间，如下图
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2024-02-19 11:36:46
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TensorFlow中可以很容易地利用单个GPU加速深度学习模型的训练过程，但当需要利用更多的GPU或机器，需要了解如何并行化训练深度学习模型。常见的并行化深度学习模型的训练方式有两种，同步模式和异步模式。下文将对这两种模式展开介绍。在此之前，还需要回顾一下TensorFlow是如何对深度学习模型进行训练的。深度学习模型的训练是一个迭代过程，在每一轮迭代中，前向传播算法会根据当前参数的取值计算出在
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2024-02-22 16:54:13
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TensorFlow程序读取数据一共有3种方法:供给数据(Feeding)： 在TensorFlow程序运行的每一步， 让Python代码来供给数据。从文件读取数据： 在TensorFlow图的起始， 让一个输入管线从文件中读取数据。预加载数据： 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况)。使用Tensorflow训练神经网络模型，首先要读取数据，宝宝参照
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2024-06-16 11:25:53
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介绍TensorFlow中的并行主要分为模型并行和数据并行。 模型并行需要根据不同模型设计不同的并行方式， 其主要原理是将模型中不同计算节点放在不同硬件资源上运算。 比较通用的且能简便地实现大规模并行的方式是数据并行， 其思路我们在第1章讲解过， 是同时使用多个硬件资源来计算不同batch的数据的梯度， 然后汇总梯度进行全局的参数更新。数据并行又分为同步和异步，同步训练是指等所有GPU得到梯度后统
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2024-02-27 21:37:12
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TensorFlow函数整理tf.placeholder()函数说明：返回值实例sess.run()函数说明返回值实例feed_dict -- sess.run() 中的feed_dict1. 是否需要进行传参feed_dict2. 是否执行一次sess.run函数，代码里的“数据迭代生成器”就会更新一次batch3. sess.run()可以将tensor格式转成numpy格式4. feed
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2024-03-15 12:00:35
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我上大学时那时候安卓的版本才到安卓4.4,在智能手机出来普及以前,各大网站的数据量并没有那么多,但是随着智能手机的普及,互联网巨头家里的数据呈现几何级增长,像什么微博,微信,视频网站的数据;需要找到合适的存储方式—>>分布式存储架构,可以水平扩展,实现存储数据类型多样化,二维可以实现高容错高吞吐量,轻松实现大文件存储(支持P级别的
原创
2023-03-15 11:01:42
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大数据啊大数据！浪尖浪尖聊大数据开始本文之前，希望大家参与一下下面的投票。做这个投票的主要原因是最近经常有找浪尖咨询大数据，自学，培训及找工作的事情，问题归类如下：大数据要不要培训自学一段时间，发现很痛苦，没人指导想放弃，培训费用太高了培训发现跟不上，举步维艰培训结束了，为啥面试机会甚少下面分类回答一下。1.大数据需要培训吗？对于java老鸟，因为有比较强的编程经验，可以买点视频或者找大牛付费专栏
原创
2021-03-19 13:47:02
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大数据啊大数据
原创
2021-07-23 17:57:03
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一 Tensorflow中数据的读取方式 在Tensorflow中，程序读取数据的方式一共有三种： [1]供给数据读取方式(Feeding):在Tensorflow程序运行的每一步，利用Python代码来供给/提供数据. &n
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2024-02-19 10:41:03
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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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TensorFlow程序读取数据一共有3种方法:供给数据(Feeding)： 在TensorFlow程序运行的每一步， 让Python代码来供给数据。 从文件读取数据： 在TensorFlow图的起始， 让一个输入管线从文件中读取数据。 预加载数据： 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况)。使用Tensorflow训练神经网络模型，首先要读取数据，
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2024-02-19 18:17:18
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本文介绍如何使用TensorFlow来读取图片数据，主要介绍写入TFRecord文件再读取和直接使用队列来读取两种方式。假设我们图片目录结构如下：|---a
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|---c
| |---1.jpg
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2024-07-05 22:48:06
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1.大数据对思维方式的影响是使得分析全样而非抽样、效率而非精准、相关而非因果。 2.区别：大数据侧重于对海量数据的存储、处理与分析，从海量数据中发现价值，服务于生产和生活；云计算本质上旨在整合和优化各种IT资源，并通过网络以服务的方式廉价地提供给用户；物联网的发展目标是 实现物物相连，应用创新是物联网发展的核心。 联系：从整体上看
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2024-01-16 00:39:18
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，首先我们得有数据。我们第一个例子中，直接使用dataset的api去加载mnist的数据。(minst的数据要么我们是提前下载好，放在对应的目录上，要么就根据他给的url直接从网上下载)。
一般来说，我们使用TensorFlow是从TFRecord文件中读取数据的。
TFRecord 文件格式是一种面向记录的简单二进制格式，很多 TensorFlow 应用采用此格式来训练数据
所以，这篇文
原创
2021-07-12 13:46:29
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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
模型生成与使用（ckpt）保存 # 首先定义saver类 注意点：创建saver时，可以指定需要存储的tensor，如果没有指定，则全部保存。创建saver时，可以指定保存的模型个数，利用max_to_keep=4，则最终会保存4个模型（下图中我保存了共4个模型）。saver.save()函数里面可以设定global_step，说明是哪一步保存的模型。程序结束后，会生成四个文件：
