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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的讀取首先要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)reader來讀取TFRecord文件中的Example。 1 2 # 創(chuàng)建一個(gè)reader來讀取TFRecord文件中的Example reader = tf.TFRecordReader() 再創(chuàng)建一個(gè)隊(duì)列來維護(hù)輸入文件列表。 1 2 # 創(chuàng)建一個(gè)隊(duì)列來維護(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寫入tfrecord文件 writer.close() ...
www.dbjr.com.cn/article/1805...htm 2025-5-28
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(gè)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(gè)操作可以將Example協(xié)議內(nèi)存塊(protocol buff...
www.dbjr.com.cn/article/1345...htm 2025-6-10
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
從多個(gè)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() ...
www.dbjr.com.cn/article/1805...htm 2025-5-25
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 2025-6-11
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