在tensorflow中用tf.train.string_input_producer确定纪元数 - 腾讯云开发者社区

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在tensorflow中用多张图实现网络级联

本文由腾讯云+社区自动同步，原文地址 https://stackoverflow.club/use-multiple-graphs-in-tensorflow/ 在一个网络的输入依赖与另一个网络的输出时...，就要在tensorflow中同时使用多张图。...Tensor(...) must be from the same graph as Tensor 简单地避开多张图刚开始我只是在验证阶段需要网络的级联，数据只需要在这个级联网络流动一次。...import tensorflow as tf (code to define graph one) (session to run graph one) tf.reset_default_graph...那么在DAE的基础上进行训练，就需要数据频繁大量的在两张图中流动，只使用reset不足以解决问题。直到在一篇博客中发现了多图的建立方法。

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基于tensorflow的图像处理(三) 多线程输入图像处理框架

tensorflow提供了tf.train.match_filenames_once函数来获取符合一个正则表达式的所有文件，得到的文件列表可以通过tf.train.string_input_producer...所以在使用tf.train.shuffle_batch_join函数时，不同线程会读取不同文件。如果读取数据的线程数比总文件数还大，那么多个线程可能会读取同一个文件中相近部分的数据。...不同的并行化方式各有所长，具体采用哪一种方法需要根据具体情况来确定。四、输入文件处理框架下面代码给出了输入数据的完整程序。...import tensorflow as tf # 创建文件列表，并通过文件列表创建输入文件队列。在调用输入数据处理流程前，需要# 统一所有原始数据的格式并将它们存储到TFRecord文件中。...因为是否打乱文件的顺序可选的，所以在图中用虚线来表示，tf.train.string_input_producer函数会生成并维护一个输入文件队列，不同线程中的文件读取函数可以共享这个输入文件队列。

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十图详解TensorFlow数据读取机制（附代码）

二、TensorFlow读取数据机制的对应函数如何在TensorFlow中创建上述的两个队列呢？对于文件名队列，我们使用tf.train.string_input_producer函数。...此外tf.train.string_input_producer还有两个重要的参数，一个是num_epochs，它就是我们上文中提到的epoch数。...，如下图所示：在TensorFlow中，内存队列不需要我们自己建立，我们只需要使用reader对象从文件名队列中读取数据就可以了，具体实现可以参考下面的实战代码。...在我们使用tf.train.string_input_producer创建文件名队列后，整个系统其实还是处于“停滞状态”的，也就是说，我们文件名并没有真正被加入到队列中（如下图所示）。...如果各位小伙伴还有什么疑问，欢迎在评论区留言，谢谢~ 原文地址 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27238630

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TensorFlow学习笔记--CIFAR-10 图像识别

的 tf.train.string_input_producer()（注2）函数。...tf.train.string_input_producer() 函数有两个重要的参数，分别是 num_epochs 和 shuffle ，num_epochs表示epochs数，shuffle表示是否打乱文件名队列内文件的顺序...创建内存队列在tensorflow中不手动创建内存队列，只需使用 reader对象从文件名队列中读取数据就可以了。...–eval_dir cifar10_eval/ 指定了一个保存测试信息的文件夹输入以下命令，在TensorBoard上查看准确率岁训练步数的变化情况： tensorboard --logdir cifar10..._eval/ --port 6007 在浏览器中输入：http://127.0.0.1:6007，展开 Precision @ 1 选项卡，就可以看到准确率随训练步数变化的情况。

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TFRecord简介，原理分析，代码实现？

在利用深度学习算法搭建完成网络之后，我们要对网络进行训练，要训练网络就要有训练数据，通常我们会直接对硬盘上存放数据进行操作，来fetch到网络中。...Tensorflow读取数据的机制大致可以分为三种：直接从硬盘上读取文件数[如下图，来自慕课学习] 上述方式：tensorflow进行模型训练的时候，可以直接从硬盘上去读取数据，并将读出的数据喂给网络...在Tensorflow中用来构建文件队列的函数主要有如下 tf.train.slice_input_producer import tensorflow as tf # 数据文件的路径 image_files...= len(image_files) # 数据读取的轮数 epochs = 2 #使用tf.train.string_input_producer()来构建文件队列,可以很好的num_epoch管理...file_queue = tf.train.string_input_producer(image_files,num_epochs=epochs,shuffle=True) # 使用reader读取队列文件中数据

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TensorFlow多线程输入数据处理框

参考书《TensorFlow：实战Google深度学习框架》（第2版）一个简单的程序来生成样例数据。 #!...software: pycharm @file: sample_data_produce1.py @time: 2019/2/3 21:46 @desc: 一个简单的程序来生成样例数据 """ import tensorflow...展示了tf.train.match_filenames_once函数和tf.train.string_input_producer函数的使用方法。 #!...但一般在解决真实问题时，会将shuffle参数设置为True filename_queue = tf.train.string_input_producer(files, shuffle=False)...tf.int64), 'j': tf.FixedLenFeature([], tf.int64), } ) with tf.Session() as sess: # 虽然在本段程序中没有声明任何变量

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tensorflow读取数据-tfrecord格式

概述关于tensorflow读取数据，官网给出了三种方法： 1、供给数据：在tensorflow程序运行的每一步，让python代码来供给数据 2、从文件读取数据：建立输入管线从文件中读取数据 3、预加载数据...：如果数据量不太大，可以在程序中定义常量或者变量来保存所有的数据。...tfrecord数据文件 tfrecord数据文件是一种将图像数据和标签统一存储的二进制文件，能更好的利用内存，在tensorflow中快速的复制，移动，读取，存储等。...并且在保存的时候还可以指定数据的维数。读取tfrecord数据从TFRecords文件中读取数据，首先需要用tf.train.string_input_producer生成一个解析队列。...mixing of elements.num_threads: 进行队列操作的线程数目The number of threads enqueuing tensor_list.seed: 队列中进行随机排列的随机数发生器

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21个项目玩转深度学习学习笔记（2）

在Tensorflow中，为了方便管理，在内存队列前又添加了一层所谓的“文件名队列” 机器学习中一个概念是epoch，对于一个数据集来讲，运行一个epoch就是将这个数据集中的图片全部计算一遍。...Tensorflow使用“文件名队列+内存队列”双队列的形式读入文件，可以很好地管理epoch。假定要运行一个epoch，那么在文件名队列中把A、B、C各放入一次，在之后标注队列结束。...这是Tensorflow种读取数据的基本机制。如果要运行2个epoch而不是1个epoch，在文件名队列中将A、B、C依次放入两次再标记结束就可以了。...此外，tf.train.string_input_producer还有两个重要参数，一个是num_epochs，它就是之前提到的epoch数，另外一个shuffle，shuffle是指在一个epoch内文件的顺序是否被打乱...如果设置shuffle=True，那么在一个epoch内，数据的前后顺序就会被打乱。在Tensorflow中，内存队列不需要自己建立，只需要使用reader对象从文件名队列中读取数据就可以了。

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深度学习_1_Tensorflow_2_数据_文件读取

tensorflow 数据读取队列和线程文件读取, 图片处理问题:大文件读取,读取速度, 在tensorflow中真正的多线程子线程读取数据向队列放数据(如每次100个),主线程学习...二进制读取为uint8格式管道批处理 tf.train.batch() tensors:包含张量的列表 batch_size:从队列汇总读取的批处理的大小 num_threads:进入队列的线程数...coord.join(threads) return None 图像读取特征值:像素黑白:单通道[0-255] 像素数彩色:三通道:RGB 像素数*3 图片数字化三要素:长度,宽度,通道数...# 设置通道数,在批处理时要求形状必须固定 image_resize.set_shape([1080,2160,3]) # 此时 shape(1080,2160,3) # 5, 进行批处理...内置文件格式,二进制文件, 更好的利用内存,速度快,更好的赋值和移动为了将二进制数据和标签存储在同一个文件中文件格式*.tfrecords 写入文件内容:Example协议块 ----

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TensorFlow中读取图像数据的三种方式

Update on 2019.06.18 从tesorflow1.11之后，（大概是这个版本号），谷歌推出了tf.data模块来读取数据，甚至在tensorflow2.0中，取消了数据队列管道，所以我建议大家学习...需要读取大量图像用于训练这种情况就需要使用Tensorflow队列机制。...Graph是local Variable，所以在sess.run全局变量的时候也要加上局部变量。...tf.train.slice_input_producer和tf.train.string_input_producer的第一个参数形式不一样。...仍然使用 tf.train.string_input_producer。

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在TensorFlow中使用pipeline加载数据

前面对TensorFlow的多线程做了测试，接下来就利用多线程和Queue pipeline地加载数据。...#定义FilenameQueuefilename_queue = tf.train.string_input_producer(["file%d.csv"%i for i in range(3)]) #...我们也可以通过tf.train.string_input_producer的num_epochs参数来设置FilenameQueue循环次数来控制训练，当达到num_epochs时，TensorFlow...filename_queue = tf.train.string_input_producer(["file%d.csv"%i for i in range(3)], num_epochs=6) ......原文：在TensorFlow中使用pipeline加载数据（https://goo.gl/jbVPjM）

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TensorFlow基础(二)

前言在pandas中也可以读取数据，但是他存在的问题(仅仅以我们学过的角度来看)有: 1、一次读取数据，消耗内存 2、一次性进行训练而在tensorflow中提供多线程,并行的执行任务,队列(数据的共享...你可能听过在Python中没有真正的多线程,原因是python存在GIL锁。但是你可能还不知道在numpy中释放了GIL锁,而机器学习库都是基于numpy的。...因此在学习tensorflow读取数据欠还要了解队列和线程。...队列和线程(tensorflow中) 队列在tensorflow中对队列进行了封装： tf.FIFOQueue(capacity,dtypes,name='info_queue') # 前进先出队列,...num_threads=1,capacity=9) return rad_num_batch,label_batch if __name__ == "__main__": # 自己创建csv文件,列数不必太多

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tensorflow学习笔记（四十二）：输入流水线

ensorflow 如何读取数据 tensorflow有三种把数据放入计算图中的方式: 通过feed_dict 通过文件名读取数据:一个输入流水线在计算图的开始部分从文件中读取数据把数据预加载到一个常量或者变量中...幸运的是,tensorflow已经提供了这个机制.也许你还会问,既然你可以在训练前个mini-batch的时候把要训练的下几个mini-batch导进来,那么内存是足够将两次的mini-batch都导入进来的...下面来看tensorflow的输入流水线....下面的代码是来自官网的一个示例 import tensorflow as tf #一个Queue,用来保存文件名字.对此Queue,只读取,不dequeue filename_queue = tf.train.string_input_producer...这个 tensorflow也给出了解决方案.

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深度学习与神经网络:制作数据集,完成应用(1)

先说说我们上一篇文章我们的自制数据集的一切缺点,第一,数据集过于分散,在一个文件夹里读取难免导致内存利用率低,而我们将会使用TensorFlow的tfrecords()函数来讲图片和标签制作成这种二进制文件...先从read_tfRecord函数说起: 在这个函数中,我们主要使用的是: filename_queue = tf.train.string_input_producer([tfRecord_path]...) 在使用这个函数后,这个函数会产生一个先进先出的队列,文本阅读器会用它来读取数据....而这个队列,我们在get_tfrecord中使用到: 具体的参数,在此说明下: tf.train.string_input_producer( string_tensor, #存储图像和标签信息的 TFRecord...capacity, #队列中元素的最大数量 min_after_dequeue, #出队后队列中的最小数量元素，用于确保元素的混合级别 num_threads=1, #排列 tensors 的线程数

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深度学习与神经网络:制作数据集,完成应用(1)

先说说我们上一篇文章我们的自制数据集的一切缺点,第一,数据集过于分散,在一个文件夹里读取难免导致内存利用率低,而我们将会使用TensorFlow的tfrecords()函数来讲图片和标签制作成这种二进制文件...这样我们的数据集就已经制作完成了. 3:读取tfrecords()文件具体代码: 先从read_tfRecord函数说起: 在这个函数中,我们主要使用的是: filename_queue = tf.train.string_input_producer...([tfRecord_path]) 在使用这个函数后,这个函数会产生一个先进先出的队列,文本阅读器会用它来读取数据....而这个队列,我们在get_tfrecord中使用到: 具体的参数,在此说明下: tf.train.string_input_producer( string_tensor, #存储图像和标签信息的 TFRecord...capacity, #队列中元素的最大数量 min_after_dequeue, #出队后队列中的最小数量元素，用于确保元素的混合级别 num_threads=1, #排列 tensors 的线程数

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Tensorflow on HDFS 的实践

官方文档很重要~ 1 Overview 本文主要参考 Tensorflow on Hadoop，在 TenC 弹性计算平台做一个 Tensorflow 读取 TenC HDFS 的例子。...FROM tensorflow/tensorflow:1.14.0-py3 RUN apt-get update -y && apt-get install openjdk-8-jdk -y ADD...import tensorflow as tf import numpy as np import sys def main(): filename_queue = tf.train.string_input_producer...tf.errors.OutOfRangeError: print ("There are", num_examples, "examples") if __name__ == "__main__": main() 在机器上执行下面的命令...在 TenC HDFS 上 put 一个文件 tf-hdfs.csv。容器内测试 Tensorflow 读取 HDFS。

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TensorFlow 组合训练数据（batching）

在之前的文章中我们提到了TensorFlow TensorFlow 队列与多线程的应用以及TensorFlow TFRecord数据集的生成与显示，通过这些操作我们可以得到自己的TFRecord文件，并从其中解析出单个的...大部分的内容和之前的操作是相同的，数据队列中存放的还是单个的数据和标签，只是在最后的部分将出队的数据组合成为batch使用，下面给出从原始数据到batch的整个流程： ?...那么在TensorFlow中如何实现数据的组合呢，其实就是一个函数： tf.train.batch 或者 tf.train.shuffle_batch 这两个函数都会生成一个队列，入队的数据是单个的...本文以tf.train.batch为例，定义如下： def batch( tensors, //张量 batch_size, //个数 num_threads=1, //线程数 capacity=32,...as np #路径 swd = 'F:\\testdata\\show\\' filename_queue = tf.train.string_input_producer(["mydata.tfrecords

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利用TFRecords存储于读取带标签的图片

，或者Int64List 示例代码 # Reuse the image from earlier and give it a fake label # 复用之前的图像，并赋予一个假标签 import tensorflow...height or image channels in this Example file to save space but not required. # 样本文件中不保存图像的宽度/高度和通道数,...Stanford Dogs 数据集之所以被视为多类分类数据,是因为狗会被分类为单一品种,而非多个品种的混合, 在现实世界中,当预测狗的品种是,多标签解决方案通常较为有效,因为他们能够同时匹配属于多个品种的狗...""" # 但是在实际使用的过程中这里的features的是根据原先的保存时的名字对应的,而数据类型可以自行选取....test-input-image-large 参考资料面向机器智能的Tensorflow实践

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tf API 研读4：Inputs and Readers

tensorflow中数据的读入相关类或函数：占位符（Placeholders） tf提供一种占位符操作，在执行时需要为其提供数据data。...对于多文件输入，可以使用函数tf.train.string_input_producer，该函数将创建一个保持文件的FIFO队列，以供reader使用。...队列是使用tensorflow计算的一个强大的机制，正如其他Tensorflow的元素一样，一个队列也是tf图中的一个节点(node),它是一个有状态的node，就像一个变量：其他节点可以改变其内容。 ...返回与pattern匹配模式的文件名称 tf.read_file(filename, name=None) 读取并输出输入文件的整个内容输入管道(Input pipeline) 用于设置输入预取数的管道...False, shapes=None, dynamic_pad=False, allow_smaller_final_batch=False, shared_name=None, name=None) 在输入的

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Epoch不仅过时，而且有害？Reddit机器学习板块展开讨论

他有点发愁，这该怎么设置Epoch数呢？在纠结的过程中，他突然想到：干嘛非得定一个Epoch数？只要对每个Batch进行独立同分布抽样 (IID Sampling)不就得了。...有人对这个观点表示赞同：挺有道理，当数据集大小有很大差距，Batch大小相同时，设置一样的Epoch数，岂不是大数据集参数更新的次数多，小数据集参数更新次数少了，这似乎不对劲。...调参侠最后总结道，这个争议有点像统计学里的“频率派 VS 贝叶斯派”，即认为数据集到底应该是确定的还是不确定的。该怎么比较模型？调参侠还注意到，有人用Batch Loss做损失曲线。...比如我们自己的CUDA LSTM实现，至少和CudnnLSTM一样快，比原版TensorFlow实现快4倍左右。...有人问道：你是想表达“纪元(Epoch)”的纪元结束了吗？调参侠：对，现在是“时代(Era)”的时代。 ?

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在tensorflow中用多张图实现网络级联

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21个项目玩转深度学习学习笔记（2）

深度学习_1_Tensorflow_2_数据_文件读取

TensorFlow中读取图像数据的三种方式

在TensorFlow中使用pipeline加载数据

TensorFlow基础(二)

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