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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制作数据集

  2. 准备材料，图片的数据集，含有标签数据的txt文件，其中的格式是“图片名 标签”，然后修改对应路径，运行。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-06-18
    • 文件大小：1024
    • 提供者：leng0yan

  1. 将文件夹图片生成TFRecord类型文件

  2. 使用TensorFlow训练和识别自己的图片数据集，需要将jpg等格式的图片转成tfrecord格式的文件。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-12
    • 文件大小：9216
    • 提供者：ds_derter

  1. YOLO格式转换成VOC格式

  2. 将标注好的YOLO格式数据转换成VOC数据格式，并将VOC数据格式转换成TFRECORDS格式，以便其他深度学习网络使用。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-08-15
    • 文件大小：4096
    • 提供者：weixin_38342596

  1. 图像转为tdrecord格式代码

  2. 本文利用python语言，将图片转化为tensorflow官方推荐的数据存储格式tfrecord，亲测有效，请注意相关的文件路径需要改为自己电脑上的相关路径

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-02
    • 文件大小：1024
    • 提供者：qq_29880477

  1. cifar数据集包括其TfRecord格式文件

  2. CIFAR-10 数据集的分类是机器学习中一个公开的基准测试问题，其任务是对一组32x32RGB的图像进行分类，这些图像涵盖了10个类别： 飞机， 汽车， 鸟， 猫， 鹿， 狗， 青蛙， 马， 船以及卡车。 该压缩文件中已经将数据集进行随机混乱排布操作，分散在六个子文件夹中，其中五个作为训练集，一个作为测试集； 另外包括其制作而成的tfrecord文件，具体使用方法可参见博客； 用于训练vgg、resnet等网络

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-05-28
    • 文件大小：199229440
    • 提供者：zxs0222

  1. 转换tfrecord代码.zip

  2. 文件结构如下 ---pic 我们准备的图片 ------train 训练用 ------validation 验证训练结果用 ---data_convert.py 将我们准备的图片，转换为tfrecord ---src 资源工具代码 ------tfrecord.py tfrecord的转换类 其中，data_convert.py是我们转换的主要代码。 使用方法： 在文件夹下，运行： python data_convert.py -t pic/ \   --train-sha

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-06-18
    • 文件大小：7168
    • 提供者：MrHanTalk

  1. 根据Tensorflow官方整理的Imagenet的数据集，已经转换成TFRecord格式。

  2. 根据Tensorflow官方整理的Imagenet的数据集，已经转换成TFRecord格式。 自己整理的话需要500G以上硬盘空间，大约两天的时间。整理完成后已完成训练测试，请放心使用。 https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim#an-automated-scr ipt-for-processing-imagenet-data 下载链接在附件，大约需要132G硬盘空间，1152个文件。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-07-24
    • 文件大小：71
    • 提供者：cjl84914

  1. TFRecord格式存储数据与队列读取实例

  2. 今天小编就为大家分享一篇TFRecord格式存储数据与队列读取实例，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：190464
    • 提供者：weixin_38638163

  1. 将自己的数据集制作成TFRecord格式教程

  2. 今天小编就为大家分享一篇将自己的数据集制作成TFRecord格式教程，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：84992
    • 提供者：weixin_38741244

  1. Tensorflow使用tfrecord输入数据格式

  2. 主要介绍了Tensorflow使用tfrecord输入数据格式,小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：54272
    • 提供者：weixin_38668160

  1. Tensorflow使用tfrecord输入数据格式

  2. Tensorflow 提供了一种统一的格式来存储数据，这个格式就是TFRecord,上一篇文章中所提到的方法当数据的来源更复杂，每个样例中的信息更丰富的时候就很难有效的记录输入数据中的信息了，于是Tensorflow提供了TFRecord来统一存储数据，接下来我们就来介绍如何使用TFRecord来同意输入数据的格式。 1. TFRecord格式介绍 TFRecord文件中的数据是通过tf.train.Example Protocol Buffer的格式存储的，下面是tf.train.Examp

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：50176
    • 提供者：weixin_38665629

  1. tensorflow入门:tfrecord 和tf.data.TFRecordDataset的使用

  2. 1.创建tfrecord tfrecord支持写入三种格式的数据：string，int64，float32，以列表的形式分别通过tf.train.BytesList、tf.train.Int64List、tf.train.FloatList写入tf.train.Feature，如下所示： tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[feature.tostring()])) #feature一般是多维数组，要先转为list tf.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：114688
    • 提供者：weixin_38656142

  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. 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. 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. OpenImage2TFRecords:该项目将OpenImage注释和标签格式转换为Tensorflow格式-源码

  2. OpenImage2TFRecords 该项目将OpenImage txt注释和标签格式转换为Tensorflow tfrecord格式

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：6144
    • 提供者：weixin_42121272

  1. cifar10数据集，人工智能学习必备数据集 （tfrecord格式）

  2. cifar10数据集，包括训练集合验证集

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：174063616
    • 提供者：Alive_lei

  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

  1. 使用TFRecord存取多个数据案例

  2. TensorFlow提供了一种统一的格式来存储数据，就是TFRecord，它可以统一不同的原始数据格式，并且更加有效地管理不同的属性。 TFRecord格式 TFRecord文件中的数据都是用tf.train.Example Protocol Buffer的格式来存储的，tf.train.Example可以被定义为： message Example{ Features features = 1 } message Features{ map feature = 1 } message

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：56320
    • 提供者：weixin_38698367
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