tensorflow输入mat格式的数据

最新推荐文章于 2021-07-12 17:16:16 发布
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本文收集了多个关于如何将不同格式的数据输入到 TensorFlow 中进行处理的例子链接，包括从 mat 格式文件导入张量到 TensorFlow 的方法、一个 TensorFlow 数据管道的具体实例等。适合希望了解或实践 TensorFlow 数据输入流程的读者。
tensorflow用mat文件制作数据集_实例介绍TensorFlow的输入流水线
weixin_39933026的博客
11-26 532
作者：叶 虎编辑：赵一帆前 言在训练模型时，我们首先要处理的就是训练数据的加载与预处理的问题，这里称这个过程为输入流水线(input pipelines，或输入管道，[参考：https://www.tensorflow.org/performance/datasets_performance])。在TensorFlow中，典型的输入流水线包含三个流程(ETL流程)：提取(Ex...
TensorFlow常用乘法函数总结：tf.multiply()、*、tf.matmul()、@、tf.scalar_mul()、tf.tensordot()、tf.einsum()
最新发布
qq_43629945的博客
04-28 3548
tf.multiply() 或 * 为元素对位相乘，即哈达玛积，要求两个矩阵shape一致，或其中一个维度为1。tf.matmul() 或 @ 为矩阵乘法，参与运算的是最后两维形成的矩阵，不支持矩阵-向量乘法或两个向量的点积。tf.scalar_mul() 为标量和张量相乘，即参数之一为标量。外积 tf.tensordot(a, b, axes=0)，点积 tf.tensordot(a, b, axes=1)，a和b都是一维向量。tf.einsum() 是通用函数模板，numpy和Pytorch有类似的用法
tensorflow 2.1搭建神经网络
sumatch的博客
05-06 1050
1.Session会话控制 Session是 Tensorflow 为了控制,和输出文件的执行的语句. 运行 session.run() 可以获得你要得知的运算结果, 或者是你所要运算的部分。 import tensorflow as tf tf.compat.v1.disable_eager_execution() matrix1 = tf.constant([[3, 2]]) matrix...
TensorFlow 读取数据的几种方法
transMaple的专栏
03-27 472
TensorFlow 输入数据的方式 # 从 filename_queue = tf.train.string_input_producer(filenames) 开始 reader = tf.XXXRecoder() reader.read(filename_queue) tf.train.batch([example, label], batch_size=batch_size, ca...
tensorflow2.0之卷积神经网络
qq_44971458的博客
07-04 2250
tf.keras实现卷积神经网络 Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。 Keras可以很明确的定义了层的概念，反过来层与层之间的参数反倒是用户不需要关心的对象，所以构建神经网络的方法对于普通开发者来说，相对tensorflow，Keras更易上手。 并且Keras也是tensorflow官方在tensorflow2.0开始极力推荐使用的。 卷积神经网络（Convolutional Neural Ne
TensorFlow读取自己数据集的几个小方法
未到初级图像处理工程师
05-11 5480
不得不说TensorFlow读取数据很不方便，-。-，官方给的tutorials看完后并没什么用。。自己总结了两种可行的方法，用自己的数据集来测试。1. mat -> ndarray数据处理经常用到matlab,matlab中数据保存格式常为.mat,因此首先提供一份从mat转到ndarray的代码.#读取.mat格式数据 #.mat 中包含trainFeatures矩阵 import tensor
Tensorflow读取数据--TFrecord格式
renqianying325的博客
04-09 550
一. 什么是Tfrecord？ TFRecords可以允许你讲任意的数据转换为TensorFlow所支持的格式， 这种方法可以使TensorFlow的数据集更容易与网络应用架构相匹配。这种建议的方法就是使用TFRecords文件，TFRecords文件包含了[tf.train.Example 协议内存块(protocol buffer)](协议内存块包含了字段[Features]。你可以写一段代...
tensorflow读取mysql_TensorFlow读取数据的三种方法
weixin_39982236的博客
02-04 656
placehold feed_dict：从内存中读取数据，占位符填充数据queue队列：从硬盘读取数据Dataset：同时支持内存和硬盘读取数据placehold-feed_dict先用placehold 占位数据，在Graph中读取数据，数据直接内嵌到Graph中，然后当Graph传入Session是，用feed_dict喂补数据。当数据量比较大的时候，Graph的传输会遇到效率底下问题，特别是...
将图片转化为pickle或者mat数据格式
weixin_36193572的博客
08-27 3159
为了做小样本的实验，所以需要先将图片数据转化为pickle或者mat格式的数据，便于以后的读取，避免每次训练的时候，都要重新挨个图片读取在给标注。 这里我是看的tensorflow和Udacity合作的视频教程，所以学习到了将数据做乘pickle格式的方法 try: with open(set_filename, 'wb') as f:...
Tensorflow中使用tfrecord方式读取数据
无空ty的博客
04-23 2万+
前言本博客默认读者对神经网络与Tensorflow有一定了解，对其中的一些术语不再做具体解释。并且本博客主要以图片数据为例进行介绍，如有错误，敬请斧正。使用Tensorflow训练神经网络时，我们可以用多种方式来读取自己的数据。如果数据集比较小，而且内存足够大，可以选择直接将所有数据读进内存，然后每次取一个batch的数据出来。如果数据较多，可以每次直接从硬盘中进行读取，不过这种方式的读取效率就比较
简单介绍TensorFlow（Python）如何调用Matlab产生的mat格式文件
qq_15170029的博客
11-14 8943
简单介绍TensorFlow如何与matlab联合使用，Matlab对数据进行预处理（统一像素尺寸，加标签），然后给予TensorFlow训练，测试，验证！ import tensorflow as tf from scipy.io import loadmat as load 导入python的库函数用于加载mat格式文件 train_data = load('C:\\Data22\
【TensorFlow】深度前馈神经网络：matmul()矩阵乘法，激活函数tf.nn.relu()，交叉熵损失函数，Softmax回归
一亿少女的梦
10-18 1251
TensorFlow游乐场 1 网络的前馈方式 深度前馈神经网络，简称前馈神经网络，指的是具有前馈特征的一类神经网络模型。最具有代表性的是多层感知机(MLP)模型。 前馈神经网络模型是向前的，在模型的输出和模型本身不存在链接，也就不构成反馈。当然前馈神经网络也可以被扩展成包含反馈链接的循环网络(RNN)。 前馈神经网络实现了统计与泛化的函数近似机。 神经网络模型中相邻两层单元键的连接方式分为： 全连接方式：网络当前层的单元与网络上一层的每个单元都存在连接。 稀疏连接方式：网络当前层的单元只与网络上一层的部
tf.multiply与tf.matmul的区别
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mumu_1233的博客
12-24 10万+
1.tf.multiply（）两个矩阵中对应元素各自相乘格式: tf.multiply(x, y, name=None) 参数: x: 一个类型为:half, float32, float64, uint8, int8, uint16, int16, int32, int64, complex64, complex128的张量。 y: 一个类型跟张量x相
tensorflow用mat文件制作数据集_如何为Tensorflow构建自定义数据集
weixin_39801879的博客
12-07 387
作者 |Ivelin Ivanov来源|Medium编辑|代码医生团队Tensorflow激发开发人员在几乎任何想到的领域中尝试他们令人兴奋的AI创意。ML社区中有三个众所周知的因素构成了一个好的深度神经网络模型做了一些神奇的事情。模型架构高质量的培训数据足够的计算能力感兴趣的领域是实时通信。提出可能为RTC应用程序增加价值的实用ML用例很容易。https://www.tele...
tensorflow matmul函数
qq_35597259的博客
07-12 1637
tensorflow 函数matmul要求 a=tf.constant([[[1,2,3],[4,5,6]],[[1,2,3],[4,5,6]]]) b=tf.constant([[[1,2],[3,4],[5,6]],[[1,2],[3,4],[5,6]]]) print(a.shape) print(b.shape) c=tf.matmul(a,b) print(c) 结论：要求 a、b的最后两维可乘，其他维度相等。但有时会有一些隐性的东西： a=tf.constant([[[1,2,3],[4,5,
tensorflow之矩阵相乘与matmul
12-31 7300
矩阵如何做乘法，一直没搞清楚，今天写个实例： 如下： a = tf.constant([[1,2],[3,4]]) b = tf.constant([[0,0],[1,0]]) c =a *b with tf.Session() as sess: print(sess.run(a)) print(sess.run(b)) print(sess.run(c)) 输出如下：  从上...
tensorflow tf.matmul() （多维）矩阵相乘（多维矩阵乘法）
Dontla的博客
12-07 4753
@tf_export("matmul") def matmul(a, b, transpose_a=False, transpose_b=False, adjoint_a=False, adjoint_b=False, a_is_sparse=False, ...
tensorflow用mat文件制作数据集_分布式TensorFlow模型
weixin_39637661的博客
12-10 310
简介: 之前的学习都采用单节点的运行的方式，这次简单的学习一下分布式TensorFlow模型，分布式的TensorFlow是由高性能GRPC（google remote procedure call）框架作为底层技术支持，是一个高性能，跨平台的RPC框架，RPC协议，即远程过程调用协议，是指通过网络从远程计算机程序上请求服务。分布式TensorFlow模型：在分布式TensorFlow任务中，有...
tensorflow中引用.mat文件
qq_34036723的博客
12-28 4439
tensorflow中引用.mat文件
基于TensorFlow的PhysioNet2017数据集分类与训练教程
它包括数据清洗、特征提取、数据规范化等，以确保输入到模型中的数据格式一致且质量高。 3. 模型训练： - train.py文件是用于训练网络模型的主脚本。它加载了必要的模块，配置了模型的参数，并执行了模型的训练...
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