作者：何之源 Dataset API是TensorFlow 1.3版本中引入的一个新的模块，主要服务于数据读取，构建输入数据的pipeline。 此前，在TensorFlow中读取数据一般有两种方法： 使用placeholder读内存中的数据 使用queue读硬盘中的数据（关于这种方式，可以参考我之前的一篇文章：十图详解tensorflow数据读取机制） 像Dataset API同时支持从内存
小数量数据读取这些只用于可以完全加载到内存中的小型数据集:1,储存在常数中2,储存在变量中,初始化后,永远不改变它的值使用常量 training_data = ...
training_labels = ...
with tf.Session():
input_data = tf.constant(training_data)
input_labels = tf.constan
数据读取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)。目录数据读取供给数据(Feeding)从文件读取数据
文件
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
转载
2024-06-16 11:25:53
53阅读
本文的代码以及思路都是参考别人的，现在只是整理一下思路，做一些解释，毕竟是小白。https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats-redux-kernels-edition/data代码分为三个部分，input_data.py处理原始数据，因为下载的数据图片大小不一致等，model.py编写网络的模型，使用了两个卷积层，两个池化层以及两个全连接层，最后是training.
转载
2024-04-19 13:32:51
55阅读
TensorFlow Version == 2.0.0image_raw = tf.io.read_file('./img.jpg')image = tf.image.decode_image(image_raw, channels=None, dtype=tf.dtypes.uint8)print(image)image_raw = tf.io.gfile.GFile('./img.j...
原创
2022-12-07 14:10:06
133阅读
（第二章第一部分）TensorFlow框架之文件读取流程： 本文概述：目标说明图片数字化的三要素说明图片三要素与张量的表示关系了解张量的存储和计算类型应用tf.image.resize_images实现图像的像素改变应用tf.train.start_queue_runners实现读取线程开启应用tf.train.Coordinator实现线程协调器开启应用tf.train.b
转载
2024-09-26 14:53:18
3阅读
Tensorflow数据读取有三种方式：Preloaded data: 预加载数据Feeding: Python产生数据，再把数据喂给后端。Reading from file: 从文件中直接读取这三种有读取方式有什么区别呢？ 我们首先要知道TensorFlow(TF)是怎么样工作的。TF的核心是用C++写的，这样的好处是运行快，缺点是调用不灵活。而Python恰好相反，所以结合两种语言的优势。涉及
转载
2024-04-06 13:59:25
57阅读
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
转载
2024-04-15 23:05:24
26阅读
现有版本的faster-rcnn 模型训练，生成的模型文件保存在out目录下，生成下面四个文件： &
转载
2024-05-16 10:21:25
51阅读
保存和读取 TensorFlow 模型 训练一个模型的时间很长。但是你一旦关闭了 TensorFlow session，你所有训练的权重和偏置项都丢失了。如果你计划在之后重新使用这个模型，你需要重新训练！ 幸运的是，TensorFlow 可以让你通过一个叫 tf.train.Saver 的类把你的进程保存下来。这个类可以把任何 tf.Variable存到你的文件系统
转载
2024-03-09 16:34:54
79阅读
一、模型的保存：tf.train.Saver类中的saveTensorFlow提供了一个一个API来保存和还原一个模型，即tf.train.Saver类。以下代码为保存TensorFlow计算图的方法：二、模型的读取：tf.train.Saver类中的restore注意：需要重新定义的变量大小和保存的模型变量大小需相同 通过以上方式保存和加载了TensorFlow计算图上定义的全部变量。
转载
2024-05-09 17:05:34
42阅读
TensorFlow2的建模流程
1. 使用Tensorflow实现神经网络模型的一般流程
2. Titanic生存预测问题
2.1 数据准备
2.2 定义模型
2.3 训练模型
2.4 模型评估
2.5 使用模型
2.6 保存模型
参考资料
在机器学习和深度学习领域，通常使用TensorFlow来实现机器学习模型，尤其常用
转载
2024-03-19 00:09:13
187阅读
一、FPN 的作用当我们在使用卷积神经网络的提取图像特征的时候，最后一个 feature map 的长宽会比原始图片小很多，比如原始图片大小为 100x100，feature map 大小为 10x10，这就说明，其实我们是在用 feature map 中的一个特征点来表示原始图片中一个 10x10 的像素区域。然而，在目标检测中，我们可能要对原始图片中的一个 1x1 的像素点中包含的物体进行检测
转载
2024-04-11 10:45:46
139阅读
from tensorflow.python.keras.preprocessing.image import load_img,img_to_array def main(): #tagert_size 修改图像大小 image = load_img("./bus/300.jpg",target_
原创
2021-08-25 14:23:19
372阅读
TensorFlow读取二进制文件数据到队列
TensorFlow是一种符号编程框架（与theano类似），先构建数据流图再输入数据进行模型训练。Tensorflow支持很多种样例输入的方式。最容易的是使用placeholder，但这需要手动传递numpy.array类型的数据。第二种方法就是使用二进制文件和输入队列的组合形式。这种方式不仅节省了代码量，避免了进行d
在TensorFlow中读取数据一般有两种方法：使用placeholder读内存中的数据使用queue读硬盘中的数据Dataset API同时支持从内存和硬盘的读取，相比之前的两种方法在语法上更加简洁易懂。此外，如果想要用到TensorFlow新出的Eager模式，就必须要使用Dataset API来读取数据。一、tensorflow读取机制图解首先需要思考的一个问题是，什么是数据读取？以图像数据
转载
2024-04-22 20:33:19
85阅读
关于Tensorflow读取数据，官网给出了三种方法：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)。在使用Tensorflow训练数据时，第一步为准备数据，
转载
2024-04-06 10:55:31
88阅读
考虑到要是自己去做一个项目，那么第一步是如何把数据导入到代码中，何种形式呢？是否需要做预处理？官网中给的实例mnist，数据导入都是写好的模块，那么自己的数据呢？ 一、从文件中读取数据（CSV文件、二进制文件、图片或其他格式） 读取文件，都需要一个阅读器reader和一个转换解码操作decode，不同格式的文件对应不同的接口API。 1）CSV文件：用的文件读取器和解码器是 T
转载
2024-07-29 09:56:44
137阅读
目标：训练网络后想保存训练好的模型，以及在程序中读取以保存的训练好的模型。首先，保存和恢复都需要实例化一个 tf.train.Saver。saver = tf.train.Saver()然后，在训练循环中，定期调用 saver.save() 方法，向文件夹中写入包含了当前模型中所有可训练变量的 checkpoint 文件。saver.save(sess, save_path, globa
转载
2024-02-27 11:19:07
22阅读
