tf.train.slice_input_producer处理的是来源tensor的数据 转载自:https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79776876 里面有详细参数解释 官方说明 简单使用 运行 ...
tensorflow数据读取机制 tensorflow中为了充分利用GPU,减少GPU等待数据的空闲时间,使用了两个线程分别执行数据读入和数据计算。 具体来说就是使用一个线程源源不断的将硬盘中的图片数据读入到一个内存队列中,另一个线程负责计算任务,所需数据直接从内存队列中获取。 tf在内存队列之前,还设立了一个文件名队列,文件名队列存放的是参与训练的文件名,要训练 N个epoch,则文件名队列中就 ...
2018-08-30 15:47 0 1090 推荐指数:
tf.train.slice_input_producer处理的是来源tensor的数据 转载自:https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79776876 里面有详细参数解释 官方说明 简单使用 运行 ...
1. https://blog.csdn.net/qq_41427568/article/details/85801579 ...
tf.train.batch的偶尔乱序问题 tf.train.batch的偶尔乱序问题 我们在通过tf.Reader读取文件后,都需要用batch函数将读取的数据根据预先设定的batch_size打包为一个个独立的batch方便我们进行学习。 常用的batch函数 ...
tf.train.shuffle_batch函数解析 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ tf.train.shuffle_batch (tensor_list, batch_size, capacity, min_after_dequeue, num_threads ...
在自定义数据集中: 从上述代码可以看出,tf.train.Example中包含了属性名称到取值的字典,其中属性名称为字符串,属性的取值可以为字符串(BytesList)、实数列表(FloatList)或者整数列表(Int64List)。 一般 ...
tf.train.string_input_producer只是读入文件还没有解析,需要tf.WholeFileReader()来解析文件 ...
tf.train.Supervisor可以简化编程,避免显示地实现restore操作.通过一个例子看. 这段代码是对tensorflow官网上的demo做一个微小的改动.如果模型已经存在,就先读取模型接着训练.tf.train.Supervisor可以简化这个步骤.看下面的代码. sv ...
作用:训练网络之后保存训练好的模型,以及在程序中读取已保存好的模型 使用步骤: 实例化一个Saver对象 saver = tf.train.Saver() 在训练过程中,定期调用saver.save方法,像文件夹中写入包含当前模型中所有可训练变量的checkpoint文件 ...