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tensorflow 中自帶了很多圖像處理的方法，基本都在 tf.image 模塊中，雖然不如 opencv 強大，但也比較常用，這里做個記錄。 圖像編解碼 1. 用 tf 的方法讀取圖片后，都需要進行編解碼，才能在 tf 中繼續處理； 2. tf 提供了各種類型圖像的編解碼 ...

本文地址：https://www.cnblogs.com/tujia/p/13862351.html 系列文章： 【0】TensorFlow光速入門-序 【1】TensorFlow光速入門-tensorflow開發基本流程 【2】TensorFlow光速入門-數據預處理（得到數據 ...

Fork版本項目地址：SSD 一、TFR數據讀取 創建slim.dataset.Dataset對象 在train_ssd_network.py獲取數據操作如下，首先需要slim.dataset.Dataset對象 # Select the dataset. # 'imagenet ...

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理論部分 概述 讀取大型數據集並對其進行有效預處理可能對其他深度學習庫來說很難實現，但是TensorFlow借助Data API很容易實現：只需創建一個數據集對象，並告訴它如何從何處獲取數據以及如何對其進行轉換 現成的Data API可以讀取文本文件(例如CSV文件)、具有固定大小 ...

數據集及預處理 從這個例子開始，相當比例的代碼都來自於官方新版文檔的示例。開始的幾個還好，但隨后的程序都將需要大量的算力支持。Google Colab是一個非常棒的雲端實驗室，提供含有TPU/GPU支持的Python執行環境(需要在Edit→Notebook Settings設置中打開 ...

更多的基本的API請參看TensorFlow中文社區：http://www.tensorfly.cn/tfdoc/api_docs/python/array_ops.html 下面是實驗的代碼，可以參考，對應的圖片是輸出 ...