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搜索资源列表

  1. SD\TF\U盘\移动硬盘\测速软件

  2. 想知道你的U盘,移动硬盘读写速度如何吗? 如何才能买到速度最快的 USB2.0 设备呢? ATTO Disk Benchmark 就是专门用来解决这个问题的绿色小软件. ATTO Disk Benchmark 是一款简单易用的磁盘传输速率检测软件,可以用来检测硬盘, U盘, 存储卡及其它可移动磁盘的读取及写入速率. 该软件使用了不同大小的数据测试包, 数据包按0.5K, 1.0K, 2.0K直到到8192.0KB进行分别读写测试, 测试完成后数据用柱状图的形式表达出来. 很好的说明了文件大小比

  3. 所属分类：软件测试

    • 发布日期：2012-06-26
    • 文件大小：31744
    • 提供者：qq3681270

  1. 基于selective_search对手写数字串进行分割，并基于tensorflow在mnist训练好的模型进行识别

  2. 基于selective_search源码对手写数字串进行过滤分割，并基于tensorflow在mnist训练好的模型进行识别。 环境：Windows10 + tensorflow1.2 + python3.5 + cv2 程序： example/demo.py---对手写数字图片的分割，并将每个数字做成28*28的黑底白字图片，保存在本地image_data.npy example/mnist_model.py---对手写体mnist数据集进行训练，训练好后读取数据进行识别 example/c

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-08-03
    • 文件大小：50176
    • 提供者：flyyoung0709

  1. tensorflow tf.train.batch之数据批量读取方式

  2. 今天小编就为大家分享一篇tensorflow tf.train.batch之数据批量读取方式，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：2020-09-18
    • 文件大小：46080
    • 提供者：weixin_38706007

  1. 浅谈TensorFlow中读取图像数据的三种方式

  2. 本文面对三种常常遇到的情况，总结三种读取数据的方式，分别用于处理单张图片、大量图片，和TFRecorder读取方式。并且还补充了功能相近的tf函数。 1、处理单张图片 　　我们训练完模型之后，常常要用图片测试，有的时候，我们并不需要对很多图像做测试，可能就是几张甚至一张。这种情况下没有必要用队列机制。 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt def read_image(file_name): img = tf.rea

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：71680
    • 提供者：weixin_38656609

  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图像裁剪进行数据增强操作

  2. 我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~ #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 ''' author: lele Ye contact: 1750112338qq.com software: pycharm 2018.2 file: 13mnist.py time: 2018/12/17 10:23 desc: ''' import tensorflow as tf import scipy.misc import matplotlib.pyplot

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：93184
    • 提供者：weixin_38605967

  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. TensorFlow数据输入的方法示例

  2. 读取数据（Reading data） TensorFlow输入数据的方式有四种： tf.data API：可以很容易的构建一个复杂的输入通道(pipeline)（首选数据输入方式）（Eager模式必须使用该API来构建输入通道） Feeding：使用Python代码提供数据，然后将数据feeding到计算图中。 QueueRunner：基于队列的输入通道（在计算图计算前从队列中读取数据） Preloaded data：用一个constant常量将数据集加载到计算图中（主要用于小

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：171008
    • 提供者：weixin_38685455

  1. tensorflow TFRecords文件的生成和读取的方法

  2. TensorFlow提供了TFRecords的格式来统一存储数据，理论上，TFRecords可以存储任何形式的数据。 TFRecords文件中的数据都是通过tf.train.Example Protocol Buffer的格式存储的。以下的代码给出了tf.train.Example的定义。 message Example { Features features = 1; }; message Features { map feature = 1; }; message Featur

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：57344
    • 提供者：weixin_38719635

  1. Tensorflow之构建自己的图片数据集TFrecords的方法

  2. 学习谷歌的深度学习终于有点眉目了，给大家分享我的Tensorflow学习历程。 tensorflow的官方中文文档比较生涩，数据集一直采用的MNIST二进制数据集。并没有过多讲述怎么构建自己的图片数据集tfrecords。 流程是：制作数据集—读取数据集—-加入队列 先贴完整的代码： #encoding=utf-8 import os import tensorflow as tf from PIL import Image cwd = os.getcwd() classes = {'t

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：67584
    • 提供者：weixin_38677936

  1. 关于Tensorflow中的tf.train.batch函数的使用

  2. 这两天一直在看tensorflow中的读取数据的队列，说实话，真的是很难懂。也可能我之前没这方面的经验吧，最早我都使用的theano，什么都是自己写。经过这两天的文档以及相关资料，并且请教了国内的师弟。今天算是有点小感受了。简单的说，就是计算图是从一个管道中读取数据的，录入管道是用的现成的方法，读取也是。为了保证多线程的时候从一个管道读取数据不会乱吧，所以这种时候 读取的时候需要线程管理的相关操作。今天我实验室了一个简单的操作，就是给一个有序的数据，看看读出来是不是有序的，结果发现是有序的，所以

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：52224
    • 提供者：weixin_38699492

  1. tensorflow使用range_input_producer多线程读取数据实例

  2. 先放关键代码： i = tf.train.range_input_producer(NUM_EXPOCHES, num_epochs=1, shuffle=False).dequeue() inputs = tf.slice(array, [i * BATCH_SIZE], [BATCH_SIZE]) 原理解析： 第一行会产生一个队列，队列包含0到NUM_EXPOCHES-1的元素，如果num_epochs有指定，则每个元素只产生num_epochs次，否则循环产生。shuffle指定是否打乱

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：51200
    • 提供者：weixin_38633475

  1. tensorflow tf.train.batch之数据批量读取方式

  2. 在进行大量数据训练神经网络的时候，可能需要批量读取数据。于是参考了这篇文章的代码，结果发现数据一直批量循环输出，不会在数据的末尾自动停止。 然后发现这篇博文说slice_input_producer()这个函数有一个形参num_epochs，通过设置它的值就可以控制全部数据循环输出几次。 于是我设置之后出现以下的报错： tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: Attempting to use unini

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：47104
    • 提供者：weixin_38638309

  1. tf读取数据

  2. 为啥数据用tf存储呢？存储读取都麻烦，真是垃圾，不知道这些人咋想的，只有一个解释：装*。 老子不怕这玩意。从没有见过这个垃圾的玩意，定义的关键字参数与使用的不同，而且是错位用了，你这样还默认参数有个屁用【写这种代码的直接可以去*了】 指定关键字了不用同样的名字参数，至少应该差不多吧，比如参数为a,b=2,c=3，你咋能使用b,c，你特么是不是有*？？ def func(a,b=2,c=3): ... return b=... c=... func(b,c) 【恕我直言，tf读数据就是傻

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：60416
    • 提供者：weixin_38691319

  1. tensorflow之并行读入数据详解

  2. 最近研究了一下并行读入数据的方式，现在将自己的理解整理如下，理解比较浅，仅供参考。 并行读入数据主要分 1. 创建文件名列表 2. 创建文件名队列 3. 创建Reader和Decoder 4. 创建样例列表 5. 创建批列表（读取时可要可不要，一般情况下样例列表可以执行读取数据操作，但是在实际训练的时候往往需要批列表来分批进行数据的组织，提取） 其具体流程如下： 一、 文件名列表： 文件名列表是一个list类型的数据，里面的内容是需要用的数据文件名。可以使用常规的python语法入：[file

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：270336
    • 提供者：weixin_38678394

  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. Tensorflow分批量读取数据教程

  2. 之前的博客里使用tf读取数据都是每次fetch一条记录，实际上大部分时候需要fetch到一个batch的小批量数据，在tf中这一操作的明显变化就是tensor的rank发生了变化，我目前使用的人脸数据集是灰度图像，因此大小是92*112的，所以最开始fetch拿到的图像数据集经过reshape之后就是一个rank为2的tensor，大小是92*112的（如果考虑通道，也可以reshape为rank为3的，即92*112*1）。如果加入batch，比如batch大小为5，那么拿到的tensor的r

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：52224
    • 提供者：weixin_38589795

  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. tensorflow数据读取

  2. temsorflow数据读取机制 TFRecords TensorFLow从文件读取图片的四种方式 优点：TFRecords其实是一种二进制文件，能更好的利用内存，更方便复制和移动，因为图像和标注可以存储在一起，避免了从硬盘上打开文件再进行数据读取的时间，因而更高效 缺点：不如其他格式好理解 读：从TFRecords文件中读取数据， 可以使用tf.TFRecordReader的tf.parse_single_example解析器。这个操作可以将Example协议内存块(protocol buff

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：38912
    • 提供者：weixin_38633083

  1. Tensorflow 多线程与多进程数据加载实例

  2. 在项目中遇到需要处理超级大量的数据集,无法载入内存的问题就不用说了,单线程分批读取和处理(虽然这个处理也只是特别简单的首尾相连的操作)也会使瓶颈出现在CPU性能上,所以研究了一下多线程和多进程的数据读取和预处理,都是通过调用dataset api实现 1. 多线程数据读取 第一种方法是可以直接从csv里读取数据,但返回值是tensor,需要在sess里run一下才能返回真实值,无法实现真正的并行处理,但如果直接用csv文件或其他什么文件存了特征值,可以直接读取后进行训练,可使用这种方法. i

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：115712
    • 提供者：weixin_38685600
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