opencv_fjc的博客

一.数据集中常用的高层API函数：dataset.map(func) dataset.shuffle(buffer_size)#随机打乱数据的顺序，buffer_size参数等价于tf.train.shuffle_batch中的min_after_dequeue参数。作用是保证每次打乱数据时的最低数量，要是打乱的数量过少，则打乱作用就不大了 dataset.batch(batch_size...

make_initializable_iterator()迭代器常在使用了placeholder来初始化数据集的构造方法之后，其作用是来动态处理数据。具体代码如下：input_files = tf.placeholder(tf.string)dataset = tf.data.TFRecordDataset(input_files)#由于tfrecords读取出来的是二进制数据，需要对每...

！！！在数据集框架中，每一个数据集代表一个数据来源，其数据来源有一下几种：张量，TFRecord文件，文本文件，sharding文件等等。。。一.数据集Dataset的常用构造方法：（1）从一个tensor中构造数据集：dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tensor)（2）利用硬盘上的文件构建数据集：dataset=tf.date.T...