://zhuanlan.zhihu.com/p/27238630 tfrecords文件的存儲: 將其他數據存儲為tfre ...
標准TensorFlow格式 TensorFlow的訓練過程其實就是大量的數據在網絡中不斷流動的過程,而數據的來源在官方文檔 API r . 中介紹了三種方式,分別是: Feeding。通過Python直接注入數據。 Reading from files。從文件讀取數據,本文中的TFRecord屬於此類方式。 Preloaded data。將數據以constant或者variable的方式直接存儲 ...
2017-11-25 14:59 0 4298 推薦指數:
://zhuanlan.zhihu.com/p/27238630 tfrecords文件的存儲: 將其他數據存儲為tfre ...
關於Tensorflow讀取數據,官網給出了三種方法: 供給數據(Feeding): 在TensorFlow程序運行的每一步, 讓Python代碼來供給數據。 從文件讀取數據: 在TensorFlow圖的起始, 讓一個輸入管線從文件中讀取數據。 預加載數據: 在TensorFlow ...
轉載自http://blog.csdn.net/u012759136/article/details/52232266 原文作者github地址 概述 關於Tensorflow讀取數據,官網給出了三種方法: 供給數據(Feeding): 在TensorFlow程序運行的每一步 ...
1、知識點 2、代碼 ...
利用TFRecords存儲與讀取帶標簽的圖片 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ TFRecords其實是一種二進制文件,雖然它不如其他格式好理解,但是它能更好的利用內存,更方便復制和移動,並且不需要單獨的標簽文件 TFRecords文件包含了tf.train.Example 協議 ...
首先是生成tfrecords格式的數據,具體代碼如下: 然后讀取生成的tfrecords數據,並且將tfrecords里面的數據保存成jpg格式的圖片。具體代碼如下: ...
上一篇我寫了如何給自己的圖像集制作tfrecords文件,現在我們就來講講如何讀取已經創建好的文件,我們使用的是Tensorflow中的Dataset來讀取我們的tfrecords,網上很多帖子應該是很久之前的了,絕大多數的做法是,先將tfrecords序列化成一個隊列,然后使用 ...
當訓練數據量較小時,采用直接讀取文件的方式,當訓練數據量非常大時,直接讀取文件的方式太耗內存,這時應采用高效的讀取方法,讀取tfrecords文件,這其實是一種二進制文件。tensorflow為其內置了各種存儲和讀取的函數,方便調用。 不知道為啥,從tfrecords中讀取數據用於訓練時 ...