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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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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tensorflow当前具有三种读取数据的方式：1.预加载(preloaded)：在构建tensorflow流图时直接定义常量数据，由于数据是直接镶嵌在流图中，所以当数据量很大时将占用大量内存importtensorflowastfa=tf.constant([1,2,3],name='input_a')b=tf.constant([4,5,6],name='input_b
原创
2018-02-24 11:47:45
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先上一个示例参考https://blog..net/lujiandong1/article/details/53376802fileDir = 'C:/Users/shenwei/Desktop/data/'filenames = [fileDir+'A.csv', fileDir+'B.csv', fileDir+'C.csv']filename_queue = tf.t...
原创
2021-07-12 11:47:31
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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
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
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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，然后再进行训练。tensorflow提供了以下三种方式来加载数据：预加载数据(preloaded data)：在tensorflow图中定义常量或变量来保存所有数据填充数据(feeding)：Python产生数据，再把数据填充到后端从文件中读取数据(reading from file)：通过队列管理器从文件中读取数据下面将详细介
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2024-04-15 10:45:01
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tensorflow_datasets加载本地下载的数据集最近，在学习transformer过程中调试ensorflow官方给的学习代码中，需要利用tensorflow_datasets去下载葡萄牙语-英语的翻译语料，代码如下：import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
examples, metadata = tfds.
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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记录一下跑程序遇到的问题，也算是自己的总结问题1：
AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘variable’
解决办法：
方法一：官网搜索全局变量函数
https://www.tensorflow.org/api_docs/python
方法二：直接修改
将tf.placeholder改成tf.compat.v1.placeho
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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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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最近在做一些工程部署和传统算法的工作，遇到写坑，写些解决办法记录一下：很多时候我们会面临在一台机器上进行编译和打包，在另外一台机器或者集群上进行部署，而机器与机器之间的gpu设备是不同型号的情况，这个时候做深度学习推理的时候会出现初始化加载很慢的情况，或者有二次加载的情况，这篇小博文就是讲如何解决的．由于CUDA的JIT Compile(即时编译)机制，是为了应对未来没发布的gpu硬件时也能顺滑的
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2024-03-17 13:14:08
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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
背景之前已经写过TensorFlow图与模型的加载与存储了,写的很详细,但是或闻有人没看懂,所以在附上一个关于模型加载与存储的例子,CODE是我偶然看到了,就记下来了.其中模型很巧妙,比之前numpy写一大堆简单多了,这样有利于把主要注意力放在模型的加载与存储上.解析创建保存文件的类:saver = tf.train.Saver()saver = tf.train.Saver() ,即为常见保存模
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2024-07-28 16:27:25
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第一部分： 网站运营时间长了之后，或者引入的一些图片的链接失效了等等原因，不可避免的会出现图片加载失败的情况。这样给用户的体验非常不好，并且如果前端开发人员在设置img的css属性不当时，对页面的整体布局也会造成极大的影响。 比如，一个图片连接失效，即使我们添加了alt属性，让用户知道这是什么图片，但是显然体验也是极为糟糕的，如下所示： 那么有什么好的方法可以解决这
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2024-09-05 08:11:54
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