将tensorflow数据集输入模型 - 腾讯云开发者社区

tensorflow有两种数据输入方法，比较简单的一种是使用feed_dict，这种方法在画graph的时候使用placeholder来站位，在真正run的时候通过feed字典把真实的输入传进去。...key, value = reader.read(files) 4.对这个tensor做些数据与处理，比如CIFAR1-10中label和image数据是糅在一起的，这里用slice把他们切开，切成两个...（[样本数高宽*管道]），我们就要用tf.train.batch或者tf.train.shuffle_batch这个函数把一个一个小样本的tensor打包成一个高一维度的样本batch，这些函数的输入是单个样本...，我们必须用Session run一下这个4D的tensor，才会真的有数据出来。...（10类别分类10%正确率不就是乱猜吗）原文：【tensorflow的数据输入】（https://goo.gl/Ls2N7s）原文链接：https://www.jianshu.com/p/7e537cd96c6f

6825 0

TensorFlow数据集（一）——数据

参考书《TensorFlow：实战Google深度学习框架》（第2版）例子：从一个张量创建一个数据集，遍历这个数据集，并对每个输入输出y = x^2 的值。 #!...，遍历这个数据集，并对每个输入输出y = x^2 的值。...""" import tensorflow as tf # 从一个数组创建数据集。...因为上面定义的数据集没有用placeholder作为输入参数 # 所以这里可以使用最简单的one_shot_iterator iterator = dataset.make_one_shot_iterator...""" import tensorflow as tf # 从文本文件创建数据集。

7592 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

TensorFlow数据集（二）——数据

参考书《TensorFlow：实战Google深度学习框架》（第2版）一个使用数据集进行训练和测试的完整例子。 #!...contact: 694317828@qq.com @software: pycharm @file: dataset_test5.py @time: 2019/2/12 13:45 @desc: 使用数据集实现数据输入流程...列举输入文件。...这里使用于训练数据相同的parser进行解析，调整分辨率 # 到网络输入层大小，然后直接进行batching操作。...sess.run(iterator.initializer) # 循环进行训练，知道数据集完成输入，抛出OutOfRangeError错误 while True: try

6082 0

如何将PyTorch、TensorFlow模型转换为PaddlePaddle模型

本文手把手教你使用X2Paddle将PyTorch、TensorFlow模型转换为PaddlePaddle模型，并提供了PaddlePaddle模型的使用实例。...实验环境：本文所用PyTorch模型为nasnet-a_mobile ，通过迁移训练在Stanford Dogs数据集全集上训练20个epochs所得。...，在此需要修改，在本地终端中输入： python trans.py 所转换的onnx模型nasnet.onnx将存放在当前目录。...本教程的主要目的是如何转换自己训练的TF模型到Paddle模型，所以只搭建了Lenet5这个最简单的网络。数据集为猫狗大战数据集，数据示例如下所示，相关数据已经制作成tfrecords格式。 ?...python work/X2Paddle_ISSUE/train.py 在本地终端输入以下代码将TF模型转换为PaddlePaddle模型： x2paddle --framework=tensorflow

2.7K2 0

Hello TensorFlow : MINST数据集识别

MINST介绍 MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所(National Institute of Standards and Technology )。...本文会介绍两种方法： softmax回归卷积神经网络（CNN） ---- softmax回归读取数据首先读取数据，MINST数据集中每个图片都是 ?...Tip： TensorFlow可以自动下载MINST数据集，而且很容易失败，所以建议还是自己从网上下载好MINST数据集再加载。...weight = tf.Variable(tf.zeros([784, 10])) bias = tf.Variable(tf.zeros([10])) 定义模型 tf.matmul是tensorflow...维的向量，输入到一个128维的全连接层，接着再输入到一个10维的softmax层，这部分与上面的softmax类似，代码如下： # 第三层：全连接 W_fc1 = self.weight_variable

1.2K2 0

如何将Paddle(Lite)模型转换为TensorFlow(Lite)模型

模型间的相互转换在深度学习应用中很常见，paddlelite和TensorFlowLite是移动端常用的推理框架，有时候需要将模型在两者之间做转换，本文将对转换方法做说明。...环境准备建议使用TensorFlow2.14，PaddlePaddle 2.6 docker pull tensorflow/tensorflow:2.14.0 Step1：From Paddle to...使用https://github.com/onnx/onnx-tensorflow pip install tensorflow-addons pip install tensorflow-probability...在model.pb目录下可以看到saved_model.pb Step3：From TensorFlow to tflite 参考https://www.tensorflow.org/lite/convert...Took 43775 microseconds. 2024-04-09 07:16:45.584171: I tensorflow/compiler/mlir/tensorflow/utils/dump_mlir_util.cc

2241 0

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。 #!...(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value])) # 模拟海量数据情况下将数据写入不同的文件。...i in range(num_shards): # 将数据分为多个文件时，可以将不同文件以类似0000n-of-0000m的后缀区分。...data.tfrecords-%.5d-of-%0.5d' % (i, num_shards)) writer = tf.python_io.TFRecordWriter(filename) # 将数据封装成.../data.tfrecords-*') # 通过tf.train.string_input_producer函数创建输入队列，输入队列中的文件列表为 # tf.train.match_filenames_once

7472 0

TensorFlow加载cifar10数据集

加载cifar10数据集 cifar10_dir = 'C:/Users/1/.keras/datasets/cifar-10-batches-py' (train_images, train_labels...), (test_images, test_labels) = load_data(cifar10_dir) 注意：在官网下好cifar10数据集后将其解压成下面形式 load_local_cifar10...import print_function import os import sys import numpy as np from six.moves import cPickle from tensorflow.keras

9422 0

Tensorflow 读取 CIFAR-10 数据集

参考文献Tensorflow 官方文档[1] > tf.transpose 函数解析[2] > tf.slice 函数解析[3] > CIFAR10/CIFAR100 数据集介绍[4] > tf.train.shuffle_batch...# 学习率更新周期 # 提取模型参数 image_vec_length = image_height*image_width*num_channels # 将图片转化成向量所需大小 record_length...这和此数据集存储图片信息的格式相关。 # CIFAR-10数据集中 """第一个字节是第一个图像的标签，它是一个0-9范围内的数字。...从阅读器中构造CIFAR图片管道 def input_pipeline(batch_size, train_logical=False): # train_logical标志用于区分读取训练和测试数据集...79344063 [3]tf.slice函数解析: http://blog.csdn.net/u013555719/article/details/79343847 [4]CIFAR10/CIFAR100数据集介绍

1.1K1 0

TensorFlow 数据集和估算器介绍

TensorFlow 1.3 引入了两个重要功能，您应当尝试一下：数据集：一种创建输入管道（即，将数据读入您的程序）的全新方式。估算器：一种创建 TensorFlow 模型的高级方式。...结合使用这些估算器，可以轻松地创建 TensorFlow 模型和向模型提供数据：我们的示例模型为了探索这些功能，我们将构建一个模型并向您显示相关的代码段。...我们现在已经定义模型，接下来看一看如何使用数据集和估算器训练模型和进行预测。数据集介绍数据集是一种为 TensorFlow 模型创建输入管道的新方式。...迭代器：提供了一种一次获取一个数据集元素的方法。我们的数据集首先，我们来看一下要用来为模型提供数据的数据集。...这是我们将数据集与估算器连接的位置！估算器需要数据来执行训练、评估和预测，它使用 input_fn 提取数据。

8889 0

Tensorflow mnist 数据集测试代码 + 自己下载数据

article/details/84319487 https://blog.csdn.net/weixin_39673686/article/details/81068582 import tensorflow...as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 自己下载 MNIST_data 数据集， csdn 上下载很快...mnist_data_folder="/home/zhangjun/miniconda3/envs/tensorflow/MNIST_data" mnist=input_data.read_data_sets

1.3K5 0

在TensorFlow中使用模型剪枝将机器学习模型变得更小

tensorflow_model_optimization用来修剪模型。 load_model用于加载保存的模型。当然还有tensorflow和keras。...最后，初始化TensorBoard，这样就可以将模型可视化: import os import zipfile import tensorflow as tf import tensorflow_model_optimization...数据集生成在这个实验中，我们将使用scikit-learn生成一个回归数据集。...之后，我们将数据集分解为训练集和测试集: from sklearn.datasets import make_friedman1 X, y = make_friedman1(n_samples=10000...在TF中，我们必须先编译模型，然后才能将其用于训练集和测试集。

1.2K2 0

TensorFlow TFRecord数据集的生成与显示

TensorFlow提供了TFRecord的格式来统一存储数据，TFRecord格式是一种将图像数据和标签放在一起的二进制文件，能更好的利用内存，在tensorflow中快速的复制，移动，读取，存储等等...利用下列代码将图片生成为一个TFRecord数据集： import os import tensorflow as tf from PIL import Image import matplotlib.pyplot...将图片形式的数据生成多个TFRecord 当图片数据量很大时也可以生成多个TFRecord文件，根据TensorFlow官方的建议，一个TFRecord文件最好包含1024个左右的图片，我们可以根据一个文件内的图片个数控制最后的文件个数...将单个TFRecord类型数据集显示为图片上面提到了，TFRecord类型是一个包含了图片数据和标签的合集，那么当我们生成了一个TFRecord文件后如何查看图片数据和标签是否匹配？...将多个TFRecord类型数据集显示为图片与读取多个文件相比，只需要加入两行代码而已： data_path = 'F:\\bubbledata_4\\trainfile\\testdata.tfrecords

6.8K14 5

Tensorflow 加载本地CIFAR10数据集

本文介绍怎样把保存在本地的CIFAR10数据集加载到程序中。...数据集网址：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz 代码： from __future__ import absolute_import...from __future__ import division from __future__ import print_function from tensorflow.keras import

7672 0

自创数据集，使用TensorFlow预测股票入门

S&P 500 股指时序绘图预备训练和测试数据该数据集需要被分割为训练和测试数据，训练数据包含总数据集 80% 的记录。该数据集并不需要扰乱而只需要序列地进行切片。...这正是 TensorFlow 的基本原理，用户可以通过占位符和变量定义模型的抽象表示，然后再用实际的数据填充占位符以产生实际的运算，下面的代码实现了上图简单的计算图： # Import TensorFlow...，该模型主要由三个构建块组成，即输入层、隐藏层和输出层。...在小批量训练过程中，会从训练数据随机提取数量为 n=batch_size 的数据样本馈送到网络中。训练数据集将分成 n/batch_size 个批量按顺序馈送到网络中。...我们很多客户都已经在使用 TensorFlow，或正在开发应用 TensorFlow 模型的项目。

1.2K7 0

将训练好的Tensorflow模型部署到Web站点

通过Google发布的tensorflowjs，我们可以将训练好的模型部署到任何一个支持静态页的web服务器上，不需要任何后台服务即可运行tensorflow，部署过程非常简单。...安装tensorflowjs python万金油安装法 pip install tensorflowjs 转换模型 1 tensorflowjs_converter --input_format=keras.../models/modelforjs 后面2个参数第1个是保存好的tf模型路径，第2个参数是输出路径，会生成一个modelforjs目录，里面包含一个model.json文件和二进制数据文件部署到Web...服务把生成好的modelforjs拷贝到web服务上，同时引用这个jstensorflow/tfjs/dist/tf.min.js..."> 调用模型 123 var model = await tf.loadLayersModel('modelforjs/model.json'); //加载模型var predict

1.2K2 0

自创数据集，使用TensorFlow预测股票入门

1.4K7 0

tensorflow版本的tansformer训练IWSLT数据集

transformer 1、git clone https://github.com/Kyubyong/transformer.git 2、pip install sentencepiece 3、下载数据集...进入到tansformer目录下，输入：sh download.sh 运行成功之后，会有这么一些文件： ?... 4、创建训练集、验证集、测试集 python prepro.py --vocab_size 8000 部分运行结果： trainer_interface.cc(615) LOG(INFO)...然后是data_load.py中用来加载数据集： # -*- coding: utf-8 -*- #/usr/bin/python3 ''' Feb. 2019 by kyubyong park. kbpark.linguist...num_batches = calc_num_batches(len(sents1), batch_size) return batches, num_batches, len(sents1) 6、看一下相关模型

1.9K2 0

Tensorflow2.0实战之MNSIT数据集

最近Tensorflow相继推出了alpha和beta两个版本，这两个都属于tensorflow2.0版本；早听说新版做了很大的革新，今天就来用一下看看这里还是使用MNSIT数据集进行测试导入必要的库...import tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets, layers, optimizers, Sequential, metrics...数据的准备 (xs, ys),_ = datasets.mnist.load_data() print('datasets:', xs.shape, ys.shape, xs.min(), xs.max...None, 28*28)) network.summary() optimizer = optimizers.SGD(lr=0.01) acc_meter = metrics.Accuracy() 对数据集进行迭代

3513 0

【BERT系列】—— 将Tensorflow格式的模型转换为Pytorch格式的模型

以BERT为代表的预训练模型是目前NLP领域最火热的方向，但是Google发布的 BERT 是Tensorflow格式的，这让使用pytorch格式程序猿们很为难。...为解决这个问题，本篇以BERT为例，介绍将Tensorflow格式的模型转换为Pytorch格式的模型。 1....工具安装 [image.png] 使用工具为：Transformers（链接），该工具对常用的预训练模型进行封装，可以非常方便的使用 pytorch调用预训练模型。...模型转换下载google的 BERT 模型；使用如下命令进行转换： export BERT\_BASE\_DIR=/path/to/bert/uncased\_L-12\_H-768\_A-12 transformers

3.4K0 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

tensorflow的数据输入

TensorFlow数据集（一）——数据

TensorFlow数据集（二）——数据

如何将PyTorch、TensorFlow模型转换为PaddlePaddle模型

Hello TensorFlow : MINST数据集识别

如何将Paddle(Lite)模型转换为TensorFlow(Lite)模型

TensorFlow多线程输入数据处理框

TensorFlow加载cifar10数据集

Tensorflow 读取 CIFAR-10 数据集

TensorFlow 数据集和估算器介绍

Tensorflow mnist 数据集测试代码 + 自己下载数据

在TensorFlow中使用模型剪枝将机器学习模型变得更小

TensorFlow TFRecord数据集的生成与显示

Tensorflow 加载本地CIFAR10数据集

自创数据集，使用TensorFlow预测股票入门

将训练好的Tensorflow模型部署到Web站点

自创数据集，使用TensorFlow预测股票入门

tensorflow版本的tansformer训练IWSLT数据集

Tensorflow2.0实战之MNSIT数据集

【BERT系列】—— 将Tensorflow格式的模型转换为Pytorch格式的模型

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐