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python神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)tfrecords文件的寫(xiě)入讀取及內(nèi)容解析_python_腳本之家
tfrecords的讀取首先要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)reader來(lái)讀取TFRecord文件中的Example。 1 2 # 創(chuàng)建一個(gè)reader來(lái)讀取TFRecord文件中的Example reader = tf.TFRecordReader() 再創(chuàng)建一個(gè)隊(duì)列來(lái)維護(hù)輸入文件列表。 1 2 # 創(chuàng)建一個(gè)隊(duì)列來(lái)維護(hù)輸入文件列表 filename_queue = tf.train.string_
www.dbjr.com.cn/article/2466...htm 2025-6-4
tensorflow之tf.record實(shí)現(xiàn)存浮點(diǎn)數(shù)數(shù)組_python_腳本之家
reader=tf.TFRecordReader() # read file _, serialized_example=reader.read(filename_queue) # read data features=tf.parse_single_example(serialized_example, features={'data': tf.VarLenFeature(tf.float32)}) # make it dense tensor data=tf.sparse_tensor_to_dense(features['data'], default_value...
www.dbjr.com.cn/article/1805...htm 2025-6-3
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
從多個(gè)tfrecord文件中無(wú)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(méi)喲限制 reader=tf.TFRecordReader() _, serialized_example=reader.read(filename_queue...
www.dbjr.com.cn/article/1805...htm 2025-5-25
TensorFlow高效讀取數(shù)據(jù)的方法示例_python_腳本之家
TFRecords文件包含了tf.train.Example 協(xié)議內(nèi)存塊(protocol buffer)(協(xié)議內(nèi)存塊包含了字段 Features)。我們可以寫(xiě)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(gè)字符串, 并且通過(guò)tf.python_io.TFRecordWriter 寫(xiě)入到TFRecords文件。
www.dbjr.com.cn/article/1345...htm 2025-5-18
Windows下實(shí)現(xiàn)將Pascal VOC轉(zhuǎn)化為TFRecords_python_腳本之家
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(xiàn)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。
www.dbjr.com.cn/article/1805...htm 2025-5-26
使用tensorflow進(jìn)行音樂(lè)類(lèi)型的分類(lèi)_python_腳本之家
這個(gè)項(xiàng)目的主要觀點(diǎn)是找出瓶頸:我最初的實(shí)現(xiàn)非常緩慢,甚至使用GPU。我發(fā)現(xiàn)問(wèn)題出在I/O過(guò)程(從磁盤(pán)讀取數(shù)據(jù),這是非常慢的)而不是訓(xùn)練過(guò)程。使用TFrecord格式可以通過(guò)并行化來(lái)加快速度,這使得模型的訓(xùn)練和開(kāi)發(fā)更快。 在我開(kāi)始之前,有一個(gè)重要的注意事項(xiàng):雖然數(shù)據(jù)集中的所有歌曲都是MP3格式,但我將它們轉(zhuǎn)換成wav文件,...
www.dbjr.com.cn/article/1932...htm 2025-5-20
tensorflow保持每次訓(xùn)練結(jié)果一致的簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)_python_腳本之家
在用tensorflow構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候,有很多隨機(jī)的因素,比如參數(shù)的隨機(jī)初始化: 正態(tài)分布隨機(jī)變量tf.random_normal([m,n]),均勻分布的隨機(jī)變量tf.random_uniform([m,n]),還有在從tfrecord讀取數(shù)據(jù)時(shí),也會(huì)隨機(jī)打亂數(shù)據(jù)。 那么由于這些隨機(jī)的操作,即使是在輸入數(shù)據(jù)完全一樣的情況下,每次訓(xùn)練的結(jié)果也不一樣,那么如果想...
www.dbjr.com.cn/article/1805...htm 2025-6-3
tensorflow之并行讀入數(shù)據(jù)詳解_python_腳本之家
tensorflow讀入的數(shù)據(jù)類(lèi)型可以使csv,TFRecord和自由格式文件。CSV的讀取直接調(diào)用tf.TextLineReader構(gòu)建Reader,再調(diào)用tf.decoder_csv的方法對(duì)文件進(jìn)行解碼變?yōu)閺埩俊?TFRecoder是tensorflow標(biāo)準(zhǔn)的輸入格式,它是通過(guò)protocolBuffer構(gòu)建的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)記錄的結(jié)構(gòu)。該數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分明,一個(gè)樣例中包含一組特征Features,一個(gè)Features又包含多個(gè)...
www.dbjr.com.cn/article/1795...htm 2025-5-18