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这个作者很懒,什么都没留下…
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一起来用tf.data API!(7)——训练工作流程
一起来用tf.data API!(7)——训练工作流程(一)前 言(二)处理多个周期 (1)创建Dataset (2)重复周期(三)随机重排输入数据(四)总 结(一)前 言在上一节中我们介绍了如何使用tf.data API批处理数据集元素,在这一节中我们将介绍如何对数据集元素进行多个周期的处理,以及对数据集元素进行打乱重排。(二)处理多个周期(1)创建Datase...转载 2019-12-20 18:13:02 · 130 阅读 · 0 评论 -
一起来用tf.data API!(6)——批处理数据集元素
一起来用tf.data API!(6)——批处理数据集元素(一)前 言(二)简单的批处理 (1)创建Dataset (2)实现批处理(三)使用填充批处理张量(四)总 结(一)前 言在上一节中我们介绍了如何使用tf.data API读取TFRecords文件,在这一节中我们将介绍如何对数据集元素进行批处理。(二)简单的批处理(1)创建Dataset以range函数...转载 2019-12-20 18:09:27 · 173 阅读 · 0 评论 -
一起来用tf.data API!(5)——使用tf.data API读取TFRecords文件
一起来用tf.data API!(5)——使用tf.data API读取TFRecords文件(一)前 言(二)使用tf.data API读取文件 (1)定义数据预处理操作 (2)创建dataset (3)创建迭代器 (4)定义会话取出数据 (5)完整代码(三)总 结(一)前 言在上一节中,我们成功将图像数据制作成了TFRecords文件,在这一...转载 2019-12-20 18:06:04 · 155 阅读 · 0 评论 -
一起来用tf.data API!(4)——使用图像数据制作TFRecords文件
一起来用tf.data API!(4)——使用图像数据制作TFRecords文件(一)前 言(二)图片收集归类(三)TFRecords文件生成(四)总 结(一)前 言在上一节中我们对TFRecords做了简要的介绍,这一节我们来演示如何使用图像数据制作TFRecords。本次我们制作一个含有浣熊、大熊猫两类动物的数据集。(二)图片收集归类收集若干浣熊、大熊猫的图片,如下图所示:...转载 2019-12-20 18:01:33 · 128 阅读 · 0 评论 -
一起来用tf.data API!(3)——TFRecords是什么?
一起来用tf.data API!(3)——TFRecords是什么?(一)简 介(二)TFRecords可接受的数据格式(三)生成TFRecords的基本流程(四)总 结(一)简 介TFRecords是TensorFlow专用的数据文件格式,其中包含了tf.train.Example协议内存块(protocol buffer),这是只包含特征值与数据内容的一种数据格式。通过tf.py...转载 2019-12-20 17:02:34 · 154 阅读 · 0 评论 -
一起来用tf.data API!(2)——创建迭代器读取数据
一起来用tf.data API!(2)——创建迭代器读取数据(一)前 言(二)单次迭代器(三)可初始化迭代器(四)可重新初始化迭代器(五)可馈送迭代器(六)消耗迭代器中的值(七)保存迭代器的状态(八)总 结(一)前 言在第一节中我们介绍了tf.data API的组件结构,我们使用Dataset方法来创建数据集,然后使用Iterator来读取数据集中的元素,本节我们就来介绍如何...转载 2019-12-20 16:14:34 · 130 阅读 · 0 评论 -
一起来用tf.data API!(1)——基本机制
一起来用tf.data API!(1)——基本机制(一)前 言(二)API结构(三)数据集结构(四)总 结(一)前 言当我们使用TensorFlow创建了数据流图之后,下一步就要开始训练我们的模型,我们知道数据流图只是一个空壳,只有让数据流入,才能进行对应模型的训练,也就是要让“水”成功地流进“水管”,而这个过程并非如此简单,常常困扰着开发者们,为了解决这一问题,TensorFlow...转载 2019-12-20 16:17:38 · 172 阅读 · 0 评论
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