一文講解TensorFlow數據接口 tf.data.Dataset
導入數據 為了避免報錯，先進行格式轉換： 圖解： repeat(3)將數據集重復3次，batch(10)每次輸出一個包括10個元素的batch。 如果不能剛好等分，例如 最后一個batch將包含剩下的元素 map函數 filter函數 使用 ...
原文：tensorflow 數據集對象（tf.data）的使用( tf.data.Dataset 、tf.data.TextLineDataset 、 tf.data.TFRecordDataset ) 示例
tensorflow 使用數據集 tf.data 的方法對數據集進行操縱。 . 對 數組 內存向量 進行操縱 ： . 讀取文本文件里的數據 tf.data.TextLineDataset . 解析TFRecord文件里的數據 准備工作： mnist數據集的tfrecord格式的保存 准備工作： mnist數據集的tfrecord格式的讀取 正式工作： mnist數據集的tfrecord格式 使用 ...
2020-04-23 12:31 0 2498 推薦指數：
相關推薦
tf.data.Dataset類的用法
轉載自https://zhuanlan.zhihu.com/p/30751039 ...
tf.keras 模型 多個輸入 tf.data.Dataset
參考文獻 [1] tensorflow使用tf.keras.Mode寫模型並使用tf.data.Dataset作為數據輸入 [2] Tensorflow keras入門教程 [3] 使用 tf.data 加載 NumPy 數據 ...
Tensorflow基礎教程11：常用模塊 tf.data ：數據集的構建與預處理
目錄 數據集對象的建立 提示 數據集對象的預處理 `Dataset.shuffle()` 時緩沖區大小 `buffer_size` 的設置 使用 `tf.data` 的並行化策略提高訓練流程效率 數據集元素的獲取與使用 實例：cats_vs_dogs ...
tf.data 數據處理模塊
tf.data.Dataset API非常豐富，主要包括創建數據集、應用transform、數據迭代等。 一、Dataset類初覽 最簡單的方法是根據python列表來創建： 處理文件數據，利用tf.data.TextLineDataset: 對於TFRecord格式可以利 ...
導入數據tf-data
（例如 Dataset.batch()），以通過一個或多個 tf.data.Dataset 對象構建數據集 iterat ...
tensorflow(十七)：數據的加載：map()、shuffle()、tf.data.Dataset.from_tensor_slices()
一、數據集簡介 二、MNIST數據集介紹 三、CIFAR 10/100數據集介紹 四、tf.data.Dataset.from_tensor_slices() 五、shuffle()隨機打散 ...