Tensorflow基础教程11：常用模块 tf.data ：数据集的构建与预处理
目录 数据集对象的建立 提示 数据集对象的预处理 `Dataset.shuffle()` 时缓冲区大小 `buffer_size` 的设置 使用 `tf.data` 的并行化策略提高训练流程效率 数据集元素的获取与使用 实例：cats_vs_dogs ...
原文：tf.data 数据处理模块
tf.data.Dataset API非常丰富，主要包括创建数据集 应用transform 数据迭代等。 一 Dataset类初览 最简单的方法是根据python列表来创建： 处理文件数据，利用tf.data.TextLineDataset: 对于TFRecord格式可以利用TFRecordDataset： 对于匹配所有文件格式的数据，可以利用tf.data.Dataset.list files: ...
2020-04-20 18:39 0 2358 推荐指数：
相关推荐
tensorflow 数据集对象（tf.data）的使用( tf.data.Dataset 、tf.data.TextLineDataset 、 tf.data.TFRecordDataset ) 示例
tensorflow 使用数据集（tf.data）的方法对数据集进行操纵。 1. 对 数组（内存向量） 进行操纵 ： 2. 读取文本文件里的数据 （ tf.data ...
python数据处理之 ddt，@data， @unpack
python 的unittest 没有自带数据驱动功能。 所以如果使用unittest，同时又想使用数据驱动，那么就可以使用DDT来完成。 DDT是 “Data-Driven Tests”的缩写，包含类的装饰器ddt和两个方法装饰器data（直接输入测试数据），file_data ...
【pytorch】torch.utils.data数据处理
pytorch 的数据加载到模型的操作顺序如下： 创建一个 Dataset 对象 创建一个 DataLoader对象 循环这个 DataLoader对象，将data, label加载到模型中进行训练 torch.utils.data ...
数据处理不等式：Data Processing Inequality
我是在差分隐私下看到的，新解决方案的可用性肯定小于原有解决方案的可用性，也就是说信息的后续处理只会降低所拥有的信息量。 那么如果这么说的话为什么还要做特征工程呢，这是因为该不等式有一个巨大的前提就是数据处理方法无比的强大，比如很多的样本要分类，我们做特征提取后，SVM效果很好 ...
DPU（Data Processing Unit）数据处理器
DPU（Data Processing Unit）数据处理器 DPU：5G边缘云 5G时代带来通信带宽的巨大提升，更多的带宽使能更多的应用。数据量的迅猛增多，服务器网络带宽的快速增长，都已经远超计算能力的增长，有线速I/O处理需求的应用程序，受到CPU和内存的限制，现有系统因为CPU资源占用 ...
Python大数据处理模块Pandas
Python大数据处理模块Pandas 【这篇转载自CSDNchengxuyuanyonghu的博客：http://blog.csdn.net/chengxuyuanyonghu/article/details/54956207】 目录 ...