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如果需要训练的数据大小不大,例如不到 G,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 G,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,不同的数据格式,以及不同的数据转换。 一,构建数据管道 可以从 Numpy array, Pandas DataFrame, Py ...
2020-04-12 17:10 0 776 推荐指数:
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介绍Tensorflow dataset空间下API的使用,dataset API主要用于读取数据。本届课程通过在房价预测问题上的实战详细的介绍如何使用tf.dataset读取csv文件和tfrecord文件。 tf.data在tensorflow中是用于处理数据的,主要用来读取数据,并在一些 ...
转自 https://segmentfault.com/a/1190000020447666 训练集-测试集-验证集切割 方法1:(借用三方sklearn库) 因为sklearn的train_t ...
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下面的范例使用TensorFlow的中阶API实现线性回归模型。 TensorFlow的中阶API主要包括各种模型层,损失函数,优化器,数据管道,特征列等等。 结果: 这里出现了一个问题,我是在谷歌colab上使用gpu进行运行的,会报这个错误,但当我切换成cpu ...