我正在尝试用tf.Dataset作为我的数据集来拟合Keras模型。我指定了参数steps_per_epoch。input to a model, you should specify the 'steps_per_epoch' argument.此错误使我感到困惑，因为我将steps_per_epoch参数指定为数据集的长度我已经尝试了None以及小于我的数据集长度的整数，但都没有用。
浏览 1提问于2019-06-20得票数 0
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我正在尝试从tfrecords构建一个数据管道，这是我的代码 keys_to_features = {tf.int32)然后，经过解码得到图像 print(img.numpy())tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError
浏览 35提问于2020-02-08得票数 0
当我在tensorflow中使用tf.data.Dataset api时，我用tensorflow训练了我的模型。dropout, dopout_per_call_bool,现在，我的问题是:在创建模型时，我将训练数据集图像作为模型的输入传递另一方面，当涉及到从给定测试数据集的模型中提取某些特征时，tensorflow将要求我初始化训练迭代器，
浏览 1提问于2018-10-31得票数 0
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我正在尝试从TensorFlow数据集加载coil100数据集。根据文档，此数据集仅附带train拆分。我想在训练/测试中拆分数据集，以便在本地播放，但是，即使仔细阅读了TensorFlow数据集文档，我也有许多问题。test = ds_train[0][7000:] 但是，它会导致以下错误： TypeError: '_OptionsDataset'
浏览 12提问于2020-12-21得票数 0
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建议使用tensorflow数据集作为输入管道，设置如下：dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((featuresdataset.make_one_shot_iterator()next_batch = iterator.get_next()
我应该能够获得批量大小(从dataset本身或从从它创建的迭代器也许有人想知道数据集中或其迭代器中有多少批次。或者已经调
浏览 1提问于2018-04-19得票数 5
我正在使用tensorflow的tensorflow.data.Dataset api。但是，我需要动态地创建数据集，过滤掉其他数据集的元素。虽然培训进行得很好，而且我可以迭代训练集和dev集，但是当我用刚才使用过滤器创建的新数据集重新初始化迭代器时，我会收到以下异常：
tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoun
浏览 0提问于2018-10-22得票数 2
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我有一个大型的MRI数据集，用于图像分割任务，不能直接放入Colab中的内存中，您可以使用我放在末尾的链接访问数据。484个标签，每个标签的形状为(240,240,155)加载并读取图像。数据链：https://drive.google.com/drive/folders/1HqEgzS8BV2c7xYNrZdEAnrHk7osJJ--2 (任务1-脑瘤)
如果你需要更多的信息，请
浏览 0提问于2021-11-26得票数 1
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我创建了一个数据生成器类的两个实例，扩展自keras序列类，一个用于训练，另一个用于验证数据。然而，在我的源代码级别上，我只能看到验证生成器在每个时期之间重复迭代。我看不到训练发电机。因此，我可以通过浏览keras中的各种函数来收集，我编写的数据生成器填充了一个较低级别的tensorflow数据集，然后该数据集在每个时期进行迭代。我只是看不出tensorflow数据集</e
浏览 26提问于2021-02-11得票数 0
我有一个图像分类任务，在这个任务中，我创建了每个图像的多个序列，以及翻转/失败的版本，以扩展有限的数据集。我已经将数据集写入tfrecords文件，其中每个记录由(这里简化为两种作物，只有翻转的版本)组成： lbl: int,
crop_0: np.ndarray在培训期间，我希望将每个图像作为单独的处理，即将每个记录作为具有相同标签的4个图像，与数据集中的其他图像混合处理，从而使N个图像变为4N图像。在测试期间(使用一个单独但结构类似的数据
浏览 1提问于2018-06-21得票数 2
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我有一个数据集，其中包含数据、标签和路径的三个张量输出：my_dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((data,labels,path))
我希望将my_dataset分离回3个数据集，包括数据、标签和路径(或3个张量)，而不对其
浏览 1提问于2020-03-10得票数 0
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我想迭代数据集，直到满足一定的条件，但我不知道如何“迭代”。下面是我的代码。import tensorflow as tf
d = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((c,))
# I want to "merge" the dataset da to dat
浏览 2提问于2018-05-04得票数 1
我希望在每次训练迭代之前用TensorFlow 2.0编写一个函数，而不是对数据及其目标标签进行洗牌。from sklearn.utils import shuffle我如何在TensorFlow 2.0中做到这一点？
浏览 31提问于2019-09-18得票数 9
我需要将这个Tensorflow数据集转换成两个NumPy数组，X_test包含输入，y_test包含标签，按的方式排序。我怀疑数据集是在我浏览过一次之后被洗牌的。然而，这也意味着，在我上面的片段中，X_test和y_test也不会以相同的方式排序。我怎么才能解决呢？tfds.as_numpyimport tensorflow_datasets as
浏览 15提问于2022-07-13得票数 0
我试图使用Tensorflow的Dataset API在Keras中构建模型。我成功地训练了克拉斯的模特。而是对测试数据进行预测。它需要在numpy数组中。
X需要是numpy数组。
浏览 2提问于2018-12-23得票数 2
我有以下问题:我试图将google colab中的一个深入学习的CNN模型与猫和狗的数据集相匹配，它在Kaggle非常流行，我用一种方法清理了所有图像的数据集，模型经过了几次迭代，但一会儿代码就会抛出以下错误：这是一幅代码在第一次迭代中运行良好的图片，我如何解决这个问题？我认为这是一个数据集问题，但我不确定。我是Tensorflow的深造学生
这是我的实验室笔记本：https://colab
浏览 0提问于2022-07-26得票数 0
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有什么方法可以使用H2O来迭代大于集群累积内存大小的数据吗？我有一个大数据集，我需要在批中迭代并输入Tensorflow进行梯度下降。在给定的时间，我只需要在内存中加载一批(或少量)。我是否可以设置H2O来执行这种迭代，而不将整个数据集加载到内存中呢？
下面是一年多前回答的一个相关问题，但没有解决我的问题：
浏览 1提问于2017-04-27得票数 4
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我正在使用tensorflow - 中的Transformer代码examples, metadata = tfds.load('ted_hrlr_translateexamples['train'], examples['validation']type(train_examples)tensorflow.python.data.ops.datas
浏览 0提问于2019-06-30得票数 13
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在分布式tensorflow中，我需要在一个worker上处理输入数据，并在其他不同的会话上使用它们。"make_initializable_iterator“有一个未记录的参数"shared_name"，但是如果不在每个会话上创建数据集，我如何初始化迭代器。and you must run the `iterator.initializer` operation before using it""" 更清楚的是，如果我用sha
浏览 5提问于2019-04-10得票数 1
我试图用Tensorflow标记一个测试集，这要求我只迭代一次测试集。通常，我会删除我的示例数，使其为我的批处理大小的倍数，但在这种情况下，我使用Tensorflow的队列来读取被拆分成数百个文件的数据。当它到达最后一批时，一个批处理没有足够的示例，程序将终止。
浏览 1提问于2016-10-27得票数 0
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我创建了一个tensorflow数据集，使其可重复，对其进行改组，将其分成几个批，并构建了一个迭代器以获得下一批。但是，当我这样做时，有时元素是重复的(在批内和批间)，特别是对于小型数据集。为什么？
浏览 0提问于2018-04-19得票数 9
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