為您找到相關(guān)結(jié)果42個
python神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)tfrecords文件的寫入讀取及內(nèi)容解析_python_腳本之家
tfrecords是一種二進(jìn)制編碼的文件格式,tensorflow專用。能將任意數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為tfrecords。更好的利用內(nèi)存,更方便復(fù)制和移動,并且不需要單獨(dú)的標(biāo)簽文件。 之所以使用到tfrecords格式是因?yàn)楫?dāng)今數(shù)據(jù)爆炸的情況下,使用普通的數(shù)據(jù)格式不僅麻煩,而且速度慢,這種專門為tensorflow定制的數(shù)據(jù)格式可以大大增快數(shù)據(jù)的
www.dbjr.com.cn/article/2466...htm 2025-6-4
Windows下實(shí)現(xiàn)將Pascal VOC轉(zhuǎn)化為TFRecords_python_腳本之家
前言 由于TensorFlow常用TFrecords作為輸入格式,我們需要將制作好的Pascal VOC轉(zhuǎn)為TFrecords格式。使用object detection API內(nèi)提供的腳本。 TFRecords格式如下: -uint64 length -uint32 masked_crc32_of_length -byte data[length] -uint32 masked_crc32_of_data 前置要求: Anaconda3(使用python3.x) 制作好的Pascal ...
www.dbjr.com.cn/article/1805...htm 2025-5-26
TensorFlow高效讀取數(shù)據(jù)的方法示例_python_腳本之家
我們可以寫一段代碼獲取你的數(shù)據(jù), 將數(shù)據(jù)填入到Example協(xié)議內(nèi)存塊(protocol buffer),將協(xié)議內(nèi)存塊序列化為一個字符串, 并且通過tf.python_io.TFRecordWriter 寫入到TFRecords文件。 從TFRecords文件中讀取數(shù)據(jù), 可以使用tf.TFRecordReader的tf.parse_single_example解析器。這個操作可以將Example協(xié)議內(nèi)存塊(protocol buff...
www.dbjr.com.cn/article/1345...htm 2025-5-18
從多個tfrecord文件中無限讀取文件的例子_python_腳本之家
tfrecord_file_path='/train/*.tfrecords'#train是存放tfrecord的文件夾 filename_queue=tf.train.string_input_producer( tf.train.match_filenames_once(tfrecord_file_path), shuffle=True, num_epochs=None)#None表示沒喲限制 reader=tf.TFRecordReader() _, serialized_example=reader.read(filename_queue...
www.dbjr.com.cn/article/1805...htm 2025-5-25
tensorflow生成多個tfrecord文件實(shí)例_python_腳本之家
example=tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={ 'label': _int64_feature(index), 'img_raw': _bytes_feature(img_raw), 'i': _int64_feature(i), 'j': _int64_feature(j) })) filename=("F:/寒假/google--data/data.tfrecords-%.5d-of-%.5d"%(i,num_shards)) ...
www.dbjr.com.cn/article/1805...htm 2025-5-28
初探TensorFLow從文件讀取圖片的四種方式_python_腳本之家
<class 'numpy.ndarray'> (666, 1000, 3) uint8 顯示圖片(略) 4.TFRecords: 有空再看。 如果圖片是根據(jù)分類放在不同的文件夾下,那么可以直接使用如下代碼: http://www.dbjr.com.cn/article/134532.htm http://www.dbjr.com.cn/article/134539.htm
www.dbjr.com.cn/article/1345...htm 2025-5-27
tensorflow 固定部分參數(shù)訓(xùn)練,只訓(xùn)練部分參數(shù)的實(shí)例_python_腳本之家
2.但是,如果處理的數(shù)據(jù)量很大的時候,使用 tf.placeholder() 來載入數(shù)據(jù)會嚴(yán)重地拖慢訓(xùn)練的進(jìn)度,因此,常用tfrecords文件來讀取數(shù)據(jù)。 此時,很容易想到,將不同的值傳入inference()函數(shù)中進(jìn)行計(jì)算。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
www.dbjr.com.cn/article/1788...htm 2025-5-25
Tensorflow 實(shí)現(xiàn)分批量讀取數(shù)據(jù)_python_腳本之家
exampleBatch,labelBatch=tf.train.shuffle_batch([img, label],batch_size=batchSize, capacity=capacity, min_after_dequeue=min_after_dequeue) returnexampleBatch,labelBatch if__name__=="__main__": init=tf.initialize_all_variables() exampleBatch, labelBatch=batch_input("./data/faceTF.tfrecords"...
www.dbjr.com.cn/article/1778...htm 2025-5-26
使用tensorflow進(jìn)行音樂類型的分類_python_腳本之家
GCS_OUTPUT_1D='gs://music-genre-classification-project-isye6740/tfrecords-wav-1D/songs'# prefix for output file names, first type of model GCS_OUTPUT_2D='gs://music-genre-classification-project-isye6740/tfrecords-wav-2D/songs'# prefix for output file names, second type of model ...
www.dbjr.com.cn/article/1932...htm 2025-5-20
詳解如何從TensorFlow的mnist數(shù)據(jù)集導(dǎo)出手寫體數(shù)字圖片_python_腳本之...
#labels = sess.run(tf.argmax(mnist.train.labels, 1)) labels=mnist.train.labels # 檢查數(shù)據(jù)集是否符合預(yù)期格式 if(images_count==labels_count)and(shape.size==1): print("數(shù)據(jù)集總共包含 %s 張圖片,和 %s 個標(biāo)簽"%(images_count, labels_count)) ...
www.dbjr.com.cn/article/1669...htm 2025-6-4