读取大型数据集并对其进行有效预处理可能对其他深度学习库来说很难实现，但是TensorFlow借助Data API很容易实现：只需创建一个数据集对象，并告诉它如何从何处获取数据以及如何对其进行转换。
理论部分概述读取大型数据集并对其进行有效预处理可能对其他深度学习库来说很难实现，但是TensorFlow借助Data API很容易实现：只需创建一个数据集对象
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2024-01-18 16:06:40
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目录准备数据训练模型克隆并安装Tensorflow对象检测APITesting the trained model对象检测是检测对象在图像中的位置并对给定图像中的每个感兴趣对象进行分类的任务。在计算机视觉中，该技术用于图片检索、安全摄像头和自动驾驶汽车等应用。用于对象检测的最著名的深度卷积神经网络 (DNN) 系列之一是 YOLO（You Only Look Once）。在这篇文章中，我
这一节我们提及了三个内容：变量共享、线程和队列和数据读取，这些都是TensorFlow官方指导中的内容。会在程序中经常遇到所以放在一起进行叙述。前面都是再利用已有的数据进行tensorflow的学习，这一节我们要学习怎么从文件中读取我们需要的各类数据。1、变量共享 前面已经说过如何进行变量的生成和初始化内容，也用到了命名空间的概念，这里说一下什么是变量共享。当我们有一个非常庞大的模型的时候免
Ox00: Motivation最近在研究Yoon Kim的一篇经典之作Convolutional Neural Networks for Sentence Classification，这篇文章可以说是cnn模型用于文本分类的开山之作（其实第一个用的不是他，但是Kim提出了几个variants，并有详细的调参）wildml对这篇paper有一个tensorflow的实现，具体参见here。其实b
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2024-08-08 22:02:23
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目录 文件读取文件队列构造文件阅读器文件内容解码器开启线程操作管道读端批处理CSV文件读取案例 先看下文件读取以及读取数据处理成张量结果的过程：一般数据文件格式有文本、excel和图片数据。那么TensorFlow都有对应的解析函数，除了这几种。还有TensorFlow指定的文件格式。TensorFlow还提供了一种内置文件格式TFRecord，二进制数据和训练类别标签数据存储在同一文件。模
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2024-05-11 17:52:11
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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
| |---1.jpg
| |---2.jpg
| |---3.jpg
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|---b
| |---1.jpg
| |---2.jpg
| |---3.jpg
|
|---c
| |---1.jpg
| |--
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2024-07-05 22:48:06
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import tensorflow as tfinput_sequence = tf.constant([[1,2,0,3],[1,0,2,0]],dtype=tf.float32)input_mask =
原创
2022-07-19 11:36:17
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Tensorflow2 图像预处理部分详解本文基于Tensorflow2官方文档（https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/preprocessing/image ）编写并配合相应的测试代码。tensorflow2提供了一系列实时的图像增强方法。TF提供了4个类和14个方法。四个类主要是批量的获取图像数据以及数据增强：Di
IMDB英文影评文本分类数据集来源为IMDB的50000条电影评论，其中25000条消极评论和25000条积极评论。import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
imdb = keras.datasets.imdb
(train_data, train_labels), (test_data, t
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2024-03-26 14:36:41
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本文主要是参考了网上的文本分类例子，但网上的例子不够完善，只实现了训练的步骤，在此基础上，增加了模型数据保存，及如何调用模型。废话少说，上代码：（其中训练数据请自行下载，头条新闻数据下载链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1smvf5IzOMh4-lSK0kyPWNQ 提取码：aaaa预训练模型用的是“ch
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2024-10-17 06:11:04
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当我们使用keras训练好模型之后，下一步就是部署服务了，采用flask直接加载keras的h5模型，服务的并发性能会很低。如果为了追求高并发性能，就可以采用Nginx+gunicorn+gevent的方式来启动服务，这种方式服务虽然可以达到极高的并发性能，但却存在一个问题，也就是gunicorn的方式是启动了多个进程，每个进程都会加载一次模型，造成服务启动后所占用的内存很大，另外直接加载h5模型
TensorFlow文本情感分析实现 前面介绍了如何将卷积网络应用于图像。本文将把相似的想法应用于文本。 文本和图像有什么共同之处？乍一看很少。但是，如果将句子或文档表示为矩阵，则该矩阵与其中每个单元是像素的图像矩阵没有什么区别。 接下来的问题是，如何能够将文本表示为矩阵？好吧，这很简单：矩阵的每一
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2021-02-06 06:11:00
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此笔记本（notebook）使用评论文本将影评分为*积极（positive）或消极（nagetive）两类。这是一个二元（binary）*或者二分类问题，一种重要且应用广泛的机器学习问题。准备工作导入所需库import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np导入数据集imdb = keras.dataset
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2024-06-05 11:13:41
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使用的数据集是全唐诗，首先提供一下数据集的下载链接：https://pan.baidu.com/s/13pNWfffr5HSN79WNb3Y0_w 提取码：kossRNN不像传统的神经网络-它们的输出输出是固定的，而RNN允许我们输入输出向量序
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2024-05-17 17:58:52
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文章目录1、导入数据2、创建模型3、训练3.1 编译模型3.2 配置检查点3.3 训练模型4、预测4.1 重建模型4.2 生成文本 我们将使用 Andrej Karpathy 在《循环神经网络不合理的有效性》一文中提供的莎士比亚作品数据集。给定此数据中的一个字符序列 （“Shakespear”），训练一个模型以预测该序列的下一个字符（“e”）。通过重复调用该模型，可以生成更长的文本序列。 1、导
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2024-04-24 08:34:41
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1 前言2 收集数据3 探索数据4 选择模型5 准备数据数据被输入模型之前，需要将数据转换成模型能理解的格式，该过程被称之为数据标准化。首先，已收集到的数据样本可能是以指定的顺序存储，而在实际分析中，期望文本与标签的关系是不能受到与数据样本的顺序相关的信息的影响。例如，如果数据集合是根据类别排序的，然后，数据集合被分割成训练数据集合与验证数据集合两
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2024-05-15 11:28:12
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上一篇博客主要介绍了在文本在输入到模型前做的一系列必不可少的数据预处理操作。本篇博客主要介绍一下作为baseline的文本分类任务的模型在tf2.x框架下是如何构建的。 提到文本分类，现在基本都是想到深度学习，
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2024-08-21 21:35:30
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http://c.biancheng.net/view/1938.html 前面我们介绍了如何将卷积网络应用于图像。本节将把相似的想法应用于文本。文本和图像有什么共同之处？乍一看很少。但是，如果将句子或文档表示为矩阵，则该矩阵与其中每个单元是像素的图像矩阵没有什么区别。接下来的问题是，如何能够将文本
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2019-05-13 15:59:00
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谷歌发布TensorFlow优化新功能TF.Text库，可对语言文本AI模型进行周期性预处理，大大节约了AI开发者对文本模型的训练时间，简化训练流程。TensorFlow再填新功能！谷歌宣布推出TensorFlow.Text，这是一个利用TensorFlow对语言文本模型进行预处理的库。TF官博第一时间发布了更新消息，并对TF.Text的新功能和特性进行了简要介绍。TensorFlow一
1-3,文本数据建模流程范例一，准备数据文本数据预处理较为繁琐，包括中文切词（本示例不涉及），构建词典，编码转换，序列填充，构建数据管道等等。在tensorflow中完成文本数据预处理的常用方案有两种，第一种是利用tf.keras.preprocessing中的Tokenizer词典构建工具和tf.keras.utils.Sequence构建文本数据生成器管道。第二种是使用tf.data.Data
