TensorFlow问题集

最新推荐文章于 2022-08-23 06:00:00 发布
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博客介绍了升级安装h5py包的方法，通过pip工具，使用命令“pip install h5py --upgrade --user”即可完成升级安装，属于信息技术中开发工具相关内容。
  1. 升级安装h5py包：pip install h5py --upgrade --user
TensorFlow 数据集准备
AI天才研究院
09-12 3129
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 数据集的选择对于机器学习（ML）模型的训练、评估、测试等过程至关重要。然而，如何更好地利用数据集并将其转换成可以被神经网络所接受的格式是一个重要问题。特别是在深度学习领域，大量的数据往往需要进行预处理才能用于训练模型。在本文中，我们将介绍TensorFlow中的一
精选资源
tensorflow 数据集
01-07
1、关于tf数据集  需要加入tf.enable_eager_execution() import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() import tensorflow_datasets as tfds import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ...
制作tensorflow数据集
weixin_51512325的博客
03-24 1089
制作tensorflow数据集 目录制作tensorflow数据集1、场景需求2、制作方法3、附程序解释 1、场景需求 由于最近会有实验，需要记录大量数据，通过手工记录需要花费太多时间，效率很低，所以就寻找让程序自己记录并输入到文本的方法。由于记录的多数是数字，少量的中文字符，因此使用 Excel 或者记事本比较合适。 2、制作方法 1. 使用软件自带包进行记录，这里就不再叙述了。 2. 使用 C++对文件进行写入与读取 (1) 对 xls 文件直接进行操作 ① 写入操作：从当前格子跳入同一行相邻的格子，使
06-TensorFlow 自制数据集
鸣鼓ming的博客
04-18 4138
1.数据文件介绍 训练集60000张数字图片, 测试集10000张图片. 都是黑底白字的灰度图,每张图有28行28列个像素点, 命名格式为 序号_数值 两个文本文件中, 每行分别是图片名, 标签(对应的数值) 路径参数: train_path = './mnist_image_label/mnist_train_jpg_60000/' train_txt = './mnist_image_label/mnist_train_jpg_60000.txt' x_train_savepath = './
Tensorflow加载和处理数据集——tensorflow数据集项目
Amazing_Fly的博客
06-07 2352
tensorflow_datasets来加载和处理数据集
tensorflow数据集下载失败
u014073556的博客
05-13 1142
fashion = tf.keras.datasets.fashion_mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = fashion.load_data() urllib.error.URLError: <urlopen error unknown url type: https> Exception: URL fetch failure on https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-k...
【tensorflow】制作自己的数据集
knighthood2001
08-23 8656
【tensorflow】制作自己的数据集
tensorflow如何制作自己的数据集
热门推荐
余辉亮的学习笔记
08-19 2万+
用了这么久的tensorflow，例子跑了N多便，基本流程是清楚了。但是自己独立做一个小例子各种问题都来了。如自己图片数据集怎么做？说句老实话，tensorflow真是烦，管方文档教程上老拿MNIST和cifar_10这种做好的数据集说事，对于我们这些初学者，完全不知道图片该如何输入。今天给大家分享我的Tensorflow制作数据集的学习历程。  流程是：制作数据集—读取数据集—-加入队列 
tensorflow训练集及测试集的4种分割方式
种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在
03-13 4649
1.手动切割，返回numpy，从0到9中不放回取5个数 choiseIndex = np.random.choice([x for x in range(10)], 5) 2.sklearn包： from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据 xData = [] yLabel = [] with h5py.File("C:/Users/25360/Desktop/model/myTextData", 'r') as d: x
Tensorflow2.0数据集下载
m0_37796039的博客
10-30 2080
通过tf.keras.datasets 下载数据集 import tensorflow as tf fashion_mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist #返回四个numpy数组 (train_images,train_labels),(test_images,test_labels) = fashion_mnist.load_data() ''' (60000, 28, 28) (60000,) (10000, 28, 28) (10000,) '''..
TensorFlow自带数据集-keras自带数据集下载.zip
06-21
这个函数可以方便地处理因网络问题无法直接加载的数据集，只需要提供URL和本地存储路径即可。 总的来说，TensorFlow和Keras提供的数据集是进行机器学习和深度学习实践的重要资源。理解如何有效地加载和使用这些数据...
tensorflow 教程 合集
04-30
tensorflow 教程 合集 475M tensorflow 教程 合集 475M
TensorFlow数据集训练xml转csv文件
02-10
TensorFlow数据集训练xml转csv文件
日月光华 tensorflow2.0数据集
12-15
【标题】"日月光华 tensorflow2.0数据集" 提供的是一个针对TensorFlow 2.0框架设计的数据集，可能包含了用于训练、验证和测试深度学习模型的各种数据。TensorFlow 2.0是Google开源的一个强大的机器学习库，其主要...
PyInstaller使用问题AttributeError: 'str' object has no attr
MakeStart
02-21 3102
pip install -U --pre setuptools --user
提高 Anaconda 安装 TensorFlow-gpu的 速度
MakeStart
11-28 2910
切换国内镜像： Anaconda 安装包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载。 使用Anaconda 国内仓库的镜像，运行以下命令，即可添加 Anaconda Python 免费仓库。 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn...
tensorflow内存问题
MakeStart
09-07 2283
tensorflow在训练时默认占用所有GPU的显存，提示内存已满！ 1. 动态分配内存 当allow_growth设置为True时，分配器将不会指定所有的GPU内存，而是根据需求增长 config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth=True sess = tf.Session(config=config) ...
股票预测
MakeStart
12-18 1151
预测20个交易日之后的价格 预测20个交易日之后涨跌数，-10到10之间的整数，大于10时为十，小鱼-10时为-10 买卖点预测，买点为1，卖点为-1 LSTM
TensorFlow数据集
最新发布
12-01
TensorFlow是用于机器学习和数据科学的最大开源数据库之一，拥有相应工具、预训练模型、机器学习向导以及开放的数据集 [^1][^5]。TensorFlow Datasets 提供了一系列可与 TensorFlow 配合使用的数据集，它负责下载、准备数据以及构建。使用时需已安装好 TensorFlow，目前支持的版本是 tensorflow(或者 tensorflow - gpu) >=1.15.0，可通过 `pip install tensorflow - datasets` 进行安装 [^2]。 TensorFlow 的数据集类型丰富，涵盖图像、视频、音频和文本等类型 [^5]。以代码示例来说，可使用 `tensorflow_datasets` 加载 MNIST 数据集： ```python import tensorflow_datasets as tfds print(tfds.list_builders()) ds_train, ds_test = tfds.load(name='mnist', split=["train", "test"]) ds_train = ds_train.shuffle(1000).batch(128).prefetch(10) for features in ds_train.take(1): image, label = features["image"], features["label"] ``` 此外，也可以自己制作数据集，如在 Tensorflow2.0 中，从文件生成数据集的示例代码如下： ```python import tensorflow as tf # 数据文件输入和预处理 raw_data = tf.io.read_file(filename='./data_file') raw_data = tf.io.decode_raw(input_bytes=raw_data, out_type=tf.int8) raw_data = tf.reshape(raw_data, [128, 1024]) raw_data = tf.dtypes.cast(raw_data, tf.float16)/255.0 # 标签文件输入和预处理 raw_label = tf.io.read_file(filename='./label_file') raw_label = tf.io.decode_raw(input_bytes=raw_label, out_type=tf.int8) raw_label = tf.reshape(raw_label, [128, 1]) # 生成数据集 dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((raw_data, raw_label)) # 数据集后处理，打乱和打包 dataset = dataset.shuffle(buffer_size=100) dataset = dataset.batch(8) ```
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