make_parse_example_spec的作用只是返回一个字段作为tf.parse_example需要的入参

最新推荐文章于 2025-01-19 17:45:00 发布
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分类专栏： 准备 文章标签： tensorflow
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该博客探讨了如何利用TensorFlow的parse_example函数和feature_column库来处理和预训练数据集。文章详细介绍了如何定义特征列以及如何从Example protos中提取数据，这对于理解和构建深度学习模型的数据输入流水线至关重要。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

pred_features = tf.parse_example(example_batch,feature_column_lib.make_parse_example_spec(self.pred_column))
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预见未来——为MySQL自动化运维平台注入智能故障预测能力
墨夶的博客
01-03 857
常规操作自动化：如备份恢复、用户权限管理、SQL审核等；基础监控告警：包括硬件资源使用情况（CPU、内存）、网络连接状态、查询性能指标等；简易故障排查：针对常见的错误信息提供初步指导或建议。然而，在面对突发性问题时，这些平台往往显得力不从心。例如，当遇到大规模并发请求导致的服务中断或是数据库内部逻辑错误引发的数据一致性问题时，单纯依靠预设规则很难做到及时准确地定位原因并采取有效措施。因此，亟需一种能够主动识别异常行为模式，并具备一定自学习能力的智能系统来弥补现有体系中的不足之处。
智慧运维新篇章：MySQL自动化运维平台升级，智能事件响应功能全面上线
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tensorflow中解析Example数据 tf.parse_example
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weixin_43763859的博客
02-24 2275
一、作用 将例子解析成张量字典 二：语法 import tensorflow tf.io.parse_example( serialized, features, example_names = None, name = None) 解析大量序列化的例子，也就是这里的serialized， 我们可以将serialized看作一批有batch_size多的独立的例子。 example_n...
resnet分类项目代码解读（一）——训练文件：TF解码函数Slim.tfexample_decoder.TFExampleDecoder（）
qq_37764129的博客
06-11 1659
Slim.data模块下包含很多关于数据集处理的模块，包括：dataset、data_decoder、prefetch_queue、dataset_data_provider、tfexample_decoder、data_provider、parallel_reader，下面我们依次介绍。 Slim.tfexample_decoder.TFExampleDecoder（keys_to_f...
tf.feature_column详解
kangshuangzhu的博客
06-19 8569
在tensorflow2.0 环境下的tfrecord读写及tf.io.parse_example和tf.io.parse_single_example的区别中已经降到了从tfrecord 中读取数据需要提供一个dict，里面包含了特征名称和特征的类型，如果我们特征很少，只需要手写这个dict就可以。但是当特征非常多的时候，就需要更方便的工具来生成这个dict。这个工具的就是tf.feature_column，同时tf.feature_column也是一个特征工程的工具，可以用来自动one-ho...
Tensorflow模型保存与预测
冬泉谷
02-04 7327
tensorflow 模型保存为savedModel形式，包括Estimator和Keras形式训练和导出得到，用于后续测试和模型部署
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墨夶的博客
01-19 923
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【TF】tf.feature_column特征处理方法汇总
凝眸伏笔的博客
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1. 背景 tf.estimator是tensorflow的一个高级API接口，它最大的特点在于兼容分布式和单机两种场景，工程师可以在同一套代码结构下即实现单机训练也可以实现分布式训练，正是因为这样的特点，目前包括阿里在内的很多公司都在使用这一接口来构建自己的深度学习模型。 特征预处理是几乎所有机器学习模型所必须的一个过程，常见的特征预处理方法包括：连续变量分箱化、离散变量one-hot、离散指标embedding等，tensorflow给我们提供了一个功能强大的特征处理函数tf.feature_col
TensorFlow 模型如何对外提供服务
ansinjay的专栏
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TensorFlow 是目前最为流行的机器学习框架之一，通过它我们可以便捷地构建机器学习模型。使用 TensorFlow 模型对外提供服务有若干种方式，本文将介绍如何使用 SavedModel 机制来编写模型预测接口。 鸢尾花深层神经网络分类器 首先让我们使用 TensorFlow 的深层神经网络模型来构建一个鸢尾花的分类器。完整的教程可以在 TensorFlow 的官方文档中查看（Premad...
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一、介绍 pair是将2个数据组合成一组数据，当需要这样的需求时就可以使用pair。当然你也可以自定义一个结构体struct。不过大家都是为了方便，所以就直接用pair了。 pair的实现是一个结构体，主要的两个成员变量是first second 因为是使用struct不是class，所以可以直接使用pair的成员变量。 其标准库类型--pair类型定义在#include <utility>头文件中，定义如下： 类模板： template<class T1,class T2&g
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