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. Tensorflow高效流水線Pipeline . Tensorflow的數據處理中的Dataset和Iterator . Tensorflow生成TFRecord . Tensorflow的Estimator實踐原理 . 前言 我們在訓練模型的時候,必須經過的第一個步驟是數據處理。在機器學習領域有一個說法,數據處理的好壞直接影響了模型結果的好壞。數據處理是至關重要的一步。 我們今天關注數據 ...
2019-01-30 18:56 0 4925 推薦指數:
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###基礎概念 在tensorflow的官方文檔是這樣介紹Dataset數據對象的: Dataset可以用來表示輸入管道元素集合(張量的嵌套結構)和“邏輯計划“對這些元素的轉換操作。在Dataset中元素可以是向量,元組或字典等形式。 另外,Dataset需要配合另外一個類Iterator ...
在tensorflow/nmt項目中,訓練數據和推斷數據的輸入使用了新的Dataset API,應該是tensorflow 1.2之后引入的API,方便數據的操作。如果你還在使用老的Queue和Coordinator的方式,建議升級高版本的tensorflow並且使用Dataset API ...
目錄: 一、TFRecord輸入數據格式 1.1 TFrecord格式介紹 1.2 TFRecord樣例程序 二、圖像數據處理 2.1TensorFlow圖像處理函數 2.2圖像預處理完整樣例 三、多線程數據輸入處理框架 3.1 隊列與多線程 ...
1.異常值分析 異常值是指樣本中的個別值,其數值明顯偏離其余的觀測值。異常值也稱離群點,異常值的分析也稱為離群點的分析。 異常值分析 → 3σ原則 / 箱型圖分析異常值處理方法 → 刪除 / 修正填補 1.1 3σ原則 / 箱型圖分析 ...
。 下面總結了一個經典的輸入數據處理的流程: 下面我們首先學習TensorFlow中隊列的概 ...
圖像的亮度、對比度等屬性對圖像的影響非常大,這些因素都會影響最后的識別結構。當然,復雜的預處理過程可能會導致訓練效率的下降(利用TensorFlow中多線程處理輸入數據的解決方案)。 同一不同的原始數據格式-----TFRecord格式 TensorFlow圖像處理函數:圖像編碼處理 ...
本文講解Spark的結構化數據處理,主要包括:Spark SQL、DataFrame、Dataset以及Spark SQL服務等相關內容。本文主要講解Spark 1.6.x的結構化數據處理相關東東,但因Spark發展迅速(本文的寫作時值Spark 1.6.2發布之際,並且Spark 2.0的預覽版 ...