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  1. python将原始jpg图片数据转换成tfrecords文件送入神经网络训练

  2. 用tensorflow框架进行模型训练的时候，有部分需要将原数据的jpg格式的图片转化成tfrecords格式才能喂给模型进行训练。所以写了这个代码。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-09-01
    • 文件大小：2048
    • 提供者：sy20173081277

  1. data_input.rar

  2. keras按照tensorflow的数据读取方法喂数据，主要是为了解决GPU利用率不稳定问题。 第15个cell有点问题，改动一下： ds = img_label_ds.cache() ds=ds.shuffle(buffer_size=image_count) ds=ds.repeat() ds=ds.batch(batch_size) ds = ds.prefetch(buffer_size=tf.contrib.data.AUTOTUNE)

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-08-23
    • 文件大小：83968
    • 提供者：zb1165048017

  1. 详解tensorflow载入数据的三种方式

  2. Tensorflow数据读取有三种方式： Preloaded data: 预加载数据 Feeding: Python产生数据，再把数据喂给后端。 Reading from file: 从文件中直接读取 这三种有读取方式有什么区别呢？ 我们首先要知道TensorFlow(TF)是怎么样工作的。 TF的核心是用C++写的，这样的好处是运行快，缺点是调用不灵活。而Python恰好相反，所以结合两种语言的优势。涉及计算的核心算子和运行框架是用C++写的，并提供API给Python。Pytho

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：152576
    • 提供者：weixin_38555304

  1. 详解Tensorflow数据读取有三种方式（next_batch）

  2. Tensorflow数据读取有三种方式： Preloaded data: 预加载数据 Feeding: Python产生数据，再把数据喂给后端。 Reading from file: 从文件中直接读取 这三种有读取方式有什么区别呢？ 我们首先要知道TensorFlow(TF)是怎么样工作的。 TF的核心是用C++写的，这样的好处是运行快，缺点是调用不灵活。而Python恰好相反，所以结合两种语言的优势。涉及计算的核心算子和运行框架是用C++写的，并提供API给Python。Pytho

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：166912
    • 提供者：weixin_38577648

  1. tensorflow笔记DAY01【连载】

  2. tensorflow入门一、基本概念1、一般流程2、总结二、变量使用1、小例子——循环器2、总结三、fetch&feed1、fetch——同时运行多个op2、feed——喂入数据的接口四、应用：线性模型1、生成样本数据2、构造一个线性模型3、构造loss function4、构造Optimizer5、定义代价函数，训练目的6、初始化变量7、开始训练 一、基本概念 使用graphs 表示计算任务； 会话Session的上下文context中执行图 tensor表示数据 变量Variable维护状态

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：59392
    • 提供者：weixin_38713203

  1. TensorFlow:将ckpt文件固化成pb文件教程

  2. 本文是将yolo3目标检测框架训练出来的ckpt文件固化成pb文件，主要利用了GitHub上的该项目。 为什么要最终生成pb文件呢？简单来说就是直接通过tf.saver保存行程的ckpt文件其变量数据和图是分开的。我们知道TensorFlow是先画图，然后通过placeholde往图里面喂数据。这种解耦形式存在的方法对以后的迁移学习以及对程序进行微小的改动提供了极大的便利性。但是对于训练好，以后不再改变的话这种存在就不再需要。一方面，ckpt文件储存的数据都是变量，既然我们不再改动，就应当让其变

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：89088
    • 提供者：weixin_38630324