://zhuanlan.zhihu.com/p/27238630 tfrecords文件的存储: 将其他数据存储为tfre ...
标准TensorFlow格式 TensorFlow的训练过程其实就是大量的数据在网络中不断流动的过程,而数据的来源在官方文档 API r . 中介绍了三种方式,分别是: Feeding。通过Python直接注入数据。 Reading from files。从文件读取数据,本文中的TFRecord属于此类方式。 Preloaded data。将数据以constant或者variable的方式直接存储 ...
2017-11-25 14:59 0 4298 推荐指数:
://zhuanlan.zhihu.com/p/27238630 tfrecords文件的存储: 将其他数据存储为tfre ...
关于Tensorflow读取数据,官网给出了三种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据。 从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管线从文件中读取数据。 预加载数据: 在TensorFlow ...
转载自http://blog.csdn.net/u012759136/article/details/52232266 原文作者github地址 概述 关于Tensorflow读取数据,官网给出了三种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步 ...
1、知识点 2、代码 ...
利用TFRecords存储与读取带标签的图片 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ TFRecords其实是一种二进制文件,虽然它不如其他格式好理解,但是它能更好的利用内存,更方便复制和移动,并且不需要单独的标签文件 TFRecords文件包含了tf.train.Example 协议 ...
首先是生成tfrecords格式的数据,具体代码如下: 然后读取生成的tfrecords数据,并且将tfrecords里面的数据保存成jpg格式的图片。具体代码如下: ...
上一篇我写了如何给自己的图像集制作tfrecords文件,现在我们就来讲讲如何读取已经创建好的文件,我们使用的是Tensorflow中的Dataset来读取我们的tfrecords,网上很多帖子应该是很久之前的了,绝大多数的做法是,先将tfrecords序列化成一个队列,然后使用 ...
当训练数据量较小时,采用直接读取文件的方式,当训练数据量非常大时,直接读取文件的方式太耗内存,这时应采用高效的读取方法,读取tfrecords文件,这其实是一种二进制文件。tensorflow为其内置了各种存储和读取的函数,方便调用。 不知道为啥,从tfrecords中读取数据用于训练时 ...