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 ...
之前我們學習使用TensorFlow對圖像數據進行預處理的方法。雖然使用這些圖像數據預處理的方法可以減少無關因素對圖像識別模型效果的影響,但這些復雜的預處理過程也會減慢整個訓練過程。為了避免圖像預處理成為神經網絡模型訓練效率的瓶頸,TensorFlow提供了一套多線程處理輸入數據的框架。 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中隊列的概念。在TensorF ...
2019-08-20 11:55 0 666 推薦指數:
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 ...
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在上篇文章的基礎上進行改造: ...
腫瘤大數據挖掘中經常需要處理上百億行的文本文件,這些文件往往高達數百GB,假如文件結構簡單統一,那么用sed和awk 處理是非常方便和快速的。但有時候會遇到邏輯較為復雜的處理流程,這樣我一般會用JAVA來處理。但由於JAVA是單線程的,因此對於實驗室多核服務器來說,能充分有效的利用起每個核 ...
並非使用多線程並行流處理數據的性能一定高於單線程順序流的性能,因為性能受到多種因素的影響。如何高效使用並發流的一些建議:1. 如果不確定, 就自己測試。2. 盡量使用基本類型的流 IntStream, LongStream, and DoubleStream3. 有些操作使用並發流的性能會比順序 ...
大眾所知的一種多線程處理方法,最為普遍的解決方案。 缺點:無法完全適應高並發場合下處理需求——原因:每 ...
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 ...
在深度學習中,數據的處理對於神經網絡的訓練來說十分重要,良好的數據(包括圖像、文本、語音等)處理不僅可以加速模型的訓練,同時也直接關系到模型的效果。本文以處理圖像數據為例,記錄一些使用PyTorch進行圖像預處理和數據加載的方法。 一、數據的加載 在PyTorch中,數據加載需要 ...