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 ...
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TFRecordReader这个函数进行解析,解析出来的每一行都是一个record,然后再将每一个record进行还原, ...
2019-09-02 09:10 0 677 推荐指数:
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 ...
1、知识点 2、代码 ...
在使用slim之类的tensorflow自带框架的时候一般默认的数据格式就是TFRecords,在训练的时候使用TFRecords中数据的流程如下:使用input pipeline读取tfrecords文件/其他支持的格式,然后随机乱序,生成文件序列,读取并解码数据,输入模型训练。 如果有一串 ...
TFRecords是TensorFlow中的设计的一种内置的文件格式,它是一种二进制文件,优点有如下几种: 统一不同输入文件的框架 它是更好的利用内存,更方便复制和移动(TFRecord压缩的二进制文件, protocal buffer序列化) 是用于将二进制数据和标签(训练的类别 ...
://zhuanlan.zhihu.com/p/27238630 tfrecords文件的存储: 将其他数据存储为tfre ...
, 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 ...
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: ...
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[^1](API r1.2)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 ...