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 ...
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TFRecordReader這個函數進行解析,解析出來的每一行都是一個record,然后再將每一個record進行還原, ...
2019-09-02 09:10 0 677 推薦指數:
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 ...
1、知識點 2、代碼 ...
在使用slim之類的tensorflow自帶框架的時候一般默認的數據格式就是TFRecords,在訓練的時候使用TFRecords中數據的流程如下:使用input pipeline讀取tfrecords文件/其他支持的格式,然后隨機亂序,生成文件序列,讀取並解碼數據,輸入模型訓練。 如果有一串 ...
TFRecords是TensorFlow中的設計的一種內置的文件格式,它是一種二進制文件,優點有如下幾種: 統一不同輸入文件的框架 它是更好的利用內存,更方便復制和移動(TFRecord壓縮的二進制文件, protocal buffer序列化) 是用於將二進制數據和標簽(訓練的類別 ...
://zhuanlan.zhihu.com/p/27238630 tfrecords文件的存儲: 將其他數據存儲為tfre ...
, 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 ...
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: ...
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[^1](API r1.2)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 ...