seuzhouchenglong的博客

一直想在python语言来完成这个功能，目前还没有找打相应的方法，除了循环元素进行判断。想想python可能就没有相应的数组批量操作，因为不是为了向量和数组而设计的语言。像tensorflow和numpy对数组进行操作就可以完成该目标，以tensorflow为例，一个向量a 和向量a2，判断这两个数组内对应元素相等且等于1（也可以是别的数字，这里以1为例，因为1可以为True的整数形式，因此该特例...

继上一篇博文，写到如何将非string类型的数组写入tfrecords文件，写入文件后读取有掉进坑里了，读出来的格式不正确，由于读frecords代码依然是照抄示例，将图片转成string写入tfrecords文件，然后再按照string的类型通过decode_raw将读取的内容转译回数组，def _parse_function(example_proto): features = {'...

在将数据写成tfrecords格式时，之前有过成功的实践，是将图片读取后再写成tfrecords文件，但是之前的实践是将图片数据转化为string了，一个图片的数据对应于一个string，然后用example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={ "image": tf....

tensorflow可以通过dataset的方法对tfrecords文件进行读取，并产生训练数据进行网络训练，一般使用的是mini-batch的方法，一次给网络feed一个batchsize大小的数据，在开始查找dataset读取tfrecords文件方案时，获取到一般的方法如下：首先定义读取的规则def _parse_function(example_proto): features...

例如数据内容为0,1,2,3,4,5,6,7,8,9a = [1,2,3]a.shape就是（3,）是一个向量a = [[1],[2],[3]]a.shape就是（3,1）是一个二维张量，只是最后一个维度为1.命令行结果如下参考：http://www.imooc.com/wenda/detail/569890...

tf.concat([tensor1, tensor2, tensor3,...], axis)tf.concat()的功能是将输入参数中的tensor1, tensor2, tensor3,...进行拼接，看了一些关于拼接的解释，不是特别直观的理解，再加上案例事件，个人总结拼接的规则是，axis指的是shape向量的下标索引，来指示合并维度的：例如4个tensorflow的shape为[...