注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. tensorflow数据集制作以及使用Inceptionv3进行训练

  2. 该文件包含有一个inceptionv3的网络，以及制作和读取TFRecord格式的数据集的方法。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-05-28
    • 文件大小：59768832
    • 提供者：k87974

  1. tfrecord数据集读取

  2. 可以读取制作好的tfrecord文件，并且显示出来。这里的数据集是图片，所以直接显示出图片

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-06-18
    • 文件大小：3072
    • 提供者：leng0yan

  1. TFRecord 数据格式化存储和训练案例

  2. 本文主要编写针对一个简单的分类数据集通过TFRecord的文件存储方式存取至磁盘上，然后通过相应读写方法，读取TFRecord文件，并做简单的训练来熟悉整个流程。https://blog.csdn.net/qq_37972530/article/details/85057631

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-12-30
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_37972530

  1. tfwrapper.zip

  2. 可以使用通过构建好合适的数据通过方法转换为tensorflow中的TFRecord文件，并提供读取方式，针对tensorflow1.x版本，还封装了一个稍显复杂的TFModel类，基本可以实现大多数的黑盒训练， 此外，基于gensim包还提供了一个工具类Word2vecUtil用于生成词向量

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-01-11
    • 文件大小：49152
    • 提供者：gaojiexcq

  1. 从多个tfrecord文件中无限读取文件的例子

  2. 今天小编就为大家分享一篇从多个tfrecord文件中无限读取文件的例子，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-17
    • 文件大小：28672
    • 提供者：weixin_38638647

  1. Tensorflow中批量读取数据的案列分析及TFRecord文件的打包与读取

  2. 主要介绍了Tensorflow中批量读取数据的案列分析及TFRecord文件的打包与读取,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-16
    • 文件大小：77824
    • 提供者：weixin_38643212

  1. Tensorflow中批量读取数据的案列分析及TFRecord文件的打包与读取

  2. 单一数据读取方式： 　　第一种：slice_input_producer() # 返回值可以直接通过 Session.run([images, labels])查看，且第一个参数必须放在列表中，如[...] [images, labels] = tf.train.slice_input_producer([images, labels], num_epochs=None, shuffle=True) 　　第二种：string_input_producer() # 需要定义文件读取器，然后

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：74752
    • 提供者：weixin_38741966

  1. tensorflow入门:TFRecordDataset变长数据的batch读取详解

  2. 在上一篇文章tensorflow入门：tfrecord 和tf.data.TFRecordDataset的使用里，讲到了使用如何使用tf.data.TFRecordDatase来对tfrecord文件进行batch读取，即使用dataset的batch方法进行；但如果每条数据的长度不一样（常见于语音、视频、NLP等领域），则不能直接用batch方法获取数据，这时则有两个解决办法： 1.在把数据写入tfrecord时，先把数据pad到统一的长度再写入tfrecord；这个方法的问题在于：若是有大量

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：54272
    • 提供者：weixin_38519681

  1. TFRecord格式存储数据与队列读取实例

  2. Tensor Flow官方网站上提供三种读取数据的方法 1. 预加载数据：在Tensor Flow图中定义常量或变量来保存所有数据,将数据直接嵌到数据图中，当训练数据较大时，很消耗内存。 如 x1=tf.constant([0,1]) x2=tf.constant([1,0]) y=tf.add(x1,x2) 2.填充数据：使用sess.run()的feed_dict参数，将Python产生的数据填充到后端，之前的MNIST数据集就是通过这种方法。也有消耗内存，数据类型转换耗时的缺点。 3.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：191488
    • 提供者：weixin_38581447

  1. TensorFLow 不同大小图片的TFrecords存取实例

  2. 全部存入一个TFrecords文件，然后读取并显示第一张。 不多写了，直接贴代码。 from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf IMAGE_PATH = 'test/' tfrecord_file = IMAGE_PATH + 'test.tfrecord' writer = tf.python_io.TFRecordWriter(tfrecor

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：54272
    • 提供者：weixin_38607026

  1. tensorflow将图片保存为tfrecord和tfrecord的读取方式

  2. tensorflow官方提供了3种方法来读取数据： 预加载数据(preloaded data)：在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有的数据，适用于数据量不太大的情况。填充数据(feeding)：通过Python产生数据，然后再把数据填充到后端。 从文件读取数据(reading from file)：从文件中直接读取，然后通过队列管理器从文件中读取数据。 本文主要介绍第三种方法，通过tfrecord文件来保存和读取数据，对于前两种读取数据的方式也会进行一个简单的介绍。 项目下载git

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：219136
    • 提供者：weixin_38661100

  1. 从多个tfrecord文件中无限读取文件的例子

  2. 原来在一本书上看到过，从多个tfrecord文件中读取数据的方法，今天想用在网上找了一下，现在记录一下，免得自己以后忘记了又不好找， tfrecord_file_path = '/train/*.tfrecords'#train是存放tfrecord的文件夹 filename_queue = tf.train.string_input_producer( tf.train.match_filenames_once(tfrecord_file_path),

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：30720
    • 提供者：weixin_38621272

  1. 将自己的数据集制作成TFRecord格式教程

  2. 在使用TensorFlow训练神经网络时，首先面临的问题是：网络的输入 此篇文章，教大家将自己的数据集制作成TFRecord格式，feed进网络，除了TFRecord格式，TensorFlow也支持其他格 式的数据，此处就不再介绍了。建议大家使用TFRecord格式，在后面可以通过api进行多线程的读取文件队列。 1. 原本的数据集 此时，我有两类图片，分别是xiansu100,xiansu60,每一类中有10张图片。 2.制作成TFRecord格式 tfrecord会根据你选择输入文件的类，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：86016
    • 提供者：weixin_38502762

  1. 关于tf.TFRecordReader()函数的用法解析

  2. 读取tfrecord数据 从TFRecords文件中读取数据， 首先需要用tf.train.string_input_producer生成一个解析队列。之后调用tf.TFRecordReader的tf.parse_single_example解析器。 如下图： 解析器首先读取解析队列，返回serialized_example对象，之后调用tf.parse_single_example操作将Example协议缓冲区(protocol buffer)解析为张量。 简单来说，一旦生成了TFRecor

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：153600
    • 提供者：weixin_38607282

  1. TFRecord文件查看包含的所有Features代码

  2. TFRecord作为tensorflow中广泛使用的数据格式，它跨平台，省空间，效率高。因为 Tensorflow开发者众多，统一训练时数据的文件格式是一件很有意义的事情，也有助于降低学习成本和迁移成本。 但是TFRecord数据是二进制格式，没法直接查看。因此，如何能够方便的查看TFRecord格式和数据，就显得尤为重要了。 为什么需要查看TFReocrd数据？首先我们先看下常规的写入和读取TFRecord数据的关键过程。 # 1. 写入过程 # 一张图片，我写入了其内容，label，长和宽

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：69632
    • 提供者：weixin_38624746

  1. tensorflow-recorder:TFRecorder使从包含图像或结构化数据的Pandas DataFrames和CSVs文件轻松创建TensorFlow记录（TFRecords）-源码

  2. TFRecorder TFRecorder可以很容易地创建从或CSV文件。 TFRecord读取数据，使用对其进行，使用和可选的将其存储为TFRecord格式。最重要的是，TFRecorder无需用户编写Apache Beam管道或TensorFlow Transform代码即可执行此操作。 TFRecorder可以将任何Pandas DataFrame或CSV文件转换为TFRecords。如果您的数据包括图像，TFRecorder也可以将这些图像序列化为TFRecords。默认情况下，TF

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42116585

  1. 有毒评论分类：使用BERT转移学习对文本进行多标签分类不平衡数据的重新采样-源码

  2. 使用预训练的Google BERT模型对有毒评论（Kaggle的竞争数据集）进行多标签分类 keras-bert.ipynb ：在Google的BERT模型的顶部微调一个多标签分类器（固定其参数）。 将Hamming损失与自定义定义的召回率指标一起使用（衡量分类器正确预测的阳性标签的比例），以评估分类器的性能。 use-model.ipynb ：使用微调的多标签分类器进行预测 colab-tpu ：文件夹包含用于在Colab TPU上训练模型的笔记本（注意：在对Colab TPU进行训练之前，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：32768
    • 提供者：weixin_42097557

  1. tfrecord：PyTorch的TFRecord阅读器-源码

  2. TFRecord阅读器 安装 pip3安装tfrecord 用法 建议为每个TFRecord文件创建一个索引文件。 使用多个工作程序时必须提供索引文件，否则加载程序可能会返回重复的记录。 python3 -m tfrecord.tools.tfrecord2idx 使用TFRecordDataset读取PyTorch中的TFRecord文件。 import torch from tfrecord . torch . dataset import TFRecordDataset tfrec

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：13312
    • 提供者：weixin_42134537

  1. 实战tfrecord文件的生成与读取

  2. 1、tfrecord基础API使用 tfrecord文件格式          -> tf.train.Example                             -> tf.train.Features -> dict{“key”: tf.train.Feature}                                                 -> tf.train.Feature -> tf.train.ByteList/Floa

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：114688
    • 提供者：weixin_38617436