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tensorflow入門:TFRecordDataset變長(zhǎng)數(shù)據(jù)的batch讀取詳解_python_腳本之...
在上一篇文章tensorflow入門:tfrecord 和tf.data.TFRecordDataset的使用里,講到了使用如何使用tf.data.TFRecordDatase來(lái)對(duì)tfrecord文件進(jìn)行batch讀取,即使用dataset的batch方法進(jìn)行;但如果每條數(shù)據(jù)的長(zhǎng)度不一樣(常見(jiàn)于語(yǔ)音、視頻、NLP等領(lǐng)域),則不能直接用batch方法獲取數(shù)據(jù),
www.dbjr.com.cn/article/1789...htm 2025-5-28
使用tensorflow進(jìn)行音樂(lè)類型的分類_python_腳本之家
nb_songs=len(tf.io.gfile.glob(GCS_PATTERN)) shard_size=math.ceil(1.0*nb_songs/SHARDS) print("Pattern matches {} songs which will be rewritten as {} .tfrec files containing {} songs each.".format(nb_songs, SHARDS, shard_size)) # functions to create the dataset from raw audio # def...
www.dbjr.com.cn/article/1932...htm 2025-5-20
tensorflow生成多個(gè)tfrecord文件實(shí)例_python_腳本之家
filename=("F:/寒假/google--data/data.tfrecords-%.5d-of-%.5d"%(i,num_shards)) ifj==instances_per_shard-1: i+=1 j+=1 ifj==instances_per_shard: j=0 writer=tf.python_io.TFRecordWriter(filename) writer.write(example.SerializeToString())#將一個(gè)example寫(xiě)入tfrecord文件 writer.close() ...
www.dbjr.com.cn/article/1805...htm 2025-5-28
Windows下實(shí)現(xiàn)將Pascal VOC轉(zhuǎn)化為TFRecords_python_腳本之家
cmd下輸入: python ~/models/research/object_detection/dataset_tools/create_pascal_tf_record.py\ --data_dir=~/VOCdevkit \ --year=VOC2012 \ --output_path=~/xx.record 其中,波浪線的地方分別為自己的py文件位置、VOC數(shù)據(jù)位置、轉(zhuǎn)換的record文件存儲(chǔ)位置。 注: 1、protoc必須使用3.4版本而非3.5,否則會(huì)...
www.dbjr.com.cn/article/1805...htm 2025-5-26
Tensorflow 實(shí)現(xiàn)分批量讀取數(shù)據(jù)_python_腳本之家
reader=tf.TFRecordReader() key, value=reader.read(fileNameQue) features=tf.parse_single_example(value, features={'label': tf.FixedLenFeature([], tf.int64), 'img': tf.FixedLenFeature([], tf.string),}) img=tf.decode_raw(features["img"], tf.uint8) ...
www.dbjr.com.cn/article/1778...htm 2025-5-26
在tensorflow中實(shí)現(xiàn)去除不足一個(gè)batch的數(shù)據(jù)_python_腳本之家
#定義的dataset有參數(shù),只能使用參數(shù)化迭代器 dataset=tf.data.Dataset.range(10) # 定義參數(shù)化迭代器 dataset=dataset.shuffle(100) dataset=dataset.apply(tf.contrib.data.batch_and_drop_remainder(3))#每個(gè)batch3個(gè)數(shù)據(jù),不足3個(gè)舍棄 iterator=dataset.make_initializable_iterator() ...
www.dbjr.com.cn/article/1789...htm 2025-6-7
利用Tensorflow的隊(duì)列多線程讀取數(shù)據(jù)方式_python_腳本之家
path='E:\Dataset\cifar-10\cifar-10-batches-py' filenames=[os.path.join(path,'data_batch_%d'%i)foriinrange(1,6)] 有了列表以后,利用tf.train.string_input_producer函數(shù)生成一個(gè)讀取隊(duì)列 1 filename_queue=tf.train.string_input_producer(filenames) ...
www.dbjr.com.cn/article/1795...htm 2025-5-25
基于Tensorflow讀取MNIST數(shù)據(jù)集時(shí)網(wǎng)絡(luò)超時(shí)的解決方式_python_腳本之家
Please use tf.one_hot on tensors. Extracting MNIST_data\t10k-images-idx3-ubyte.gz Extracting MNIST_data\t10k-labels-idx1-ubyte.gz WARNING:tensorflow:From K:\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\contrib\learn\python\learn\datasets\mnist.py:290: DataSet.__init__ (from ten...
www.dbjr.com.cn/article/1892...htm 2025-5-24
用十張圖詳解TensorFlow數(shù)據(jù)讀取機(jī)制(附代碼)_python_腳本之家
filename_queue=tf.train.string_input_producer(filename, shuffle=False, num_epochs=5) # reader從文件名隊(duì)列中讀數(shù)據(jù)。對(duì)應(yīng)的方法是reader.read reader=tf.WholeFileReader() key, value=reader.read(filename_queue) # tf.train.string_input_producer定義了一個(gè)epoch變量,要對(duì)它進(jìn)行初始化 ...
www.dbjr.com.cn/article/1345...htm 2025-5-27
tensorflow中tf.slice和tf.gather切片函數(shù)的使用_python_腳本之家
tf.gather(params, indices, validate_indices=None, name=None):按照指定的下標(biāo)集合從axis=0中抽取子集,適合抽取不連續(xù)區(qū)域的子集 輸出: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 input=[[[1,1,1], [2,2,2]], [[3,3,3], [4,4,4]], [[5,5,5], [6,6,6]]] ...
www.dbjr.com.cn/article/1788...htm 2025-5-4