一、资料 参考原文: TensorFlow全新的数据读取方式:Dataset API入门教程 API接口简介: TensorFlow的数据集 二、背景 注意,在TensorFlow 1.3中,Dataset API是放在contrib包中的: tf.contrib.data ...
英文详细版参考:https: www.cnblogs.com jins note p .html Dataset API是TensorFlow . 版本中引入的一个新的模块,主要服务于数据读取,构建输入数据的pipeline。 此前,在TensorFlow中读取数据一般有两种方法: 使用placeholder读内存中的数据 使用queue读硬盘中的数据 关于这种方式,可以参考我之前的一篇文章:十图 ...
2019-01-09 13:41 0 3835 推荐指数:
一、资料 参考原文: TensorFlow全新的数据读取方式:Dataset API入门教程 API接口简介: TensorFlow的数据集 二、背景 注意,在TensorFlow 1.3中,Dataset API是放在contrib包中的: tf.contrib.data ...
###基础概念 在tensorflow的官方文档是这样介绍Dataset数据对象的: Dataset可以用来表示输入管道元素集合(张量的嵌套结构)和“逻辑计划“对这些元素的转换操作。在Dataset中元素可以是向量,元组或字典等形式。 另外,Dataset需要配合另外一个类Iterator ...
TensorFlow全新的数据读取方式:Dataset API入门教程 以前的读取数据的方法实在是太复杂了,要建立各种队列,所以想换成这个更为简便的方式 参照以上教程,同时结合自己的实际例子,学习如何简单高效读取数据(tensorflow api 1.4) Module ...
如果需要训练的数据大小不大,例如不到1G,那么可以直接全部读入内存中进行训练,这样一般效率最高。 但如果需要训练的数据很大,例如超过10G,无法一次载入内存,那么通常需要在训练的过程中分批逐渐读入。 使用 tf.data API 可以构建数据输入管道,轻松处理大量的数据,不同的数据 ...
本文面对三种常常遇到的情况,总结三种读取数据的方式,分别用于处理单张图片、大量图片,和TFRecorder读取方式。并且还补充了功能相近的tf函数。 1、处理单张图片 我们训练完模型之后,常常要用图片测试,有的时候,我们并不需要对很多图像做测试,可能就是几张甚至一张。这种情况下没有必要 ...
转自:https://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/53376802 Tensorflow数据读取有三种方式: Preloaded data: 预加载数据 Feeding: Python产生数据,再把数据喂给后端 ...
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 ...