我一直在研究一些开放的Tensorflow数据集，我想知道是否可以使用ML.NET来解析.tfrecord文件并导出模式。我还没有发现任何可以说ML.NET可以支持这一点的东西，但是我很好奇是否有人知道使用C#的现有方法？
浏览 16提问于2019-09-23得票数 0
我正面临着一个关于从tfrecord文件加载数据到keras的问题。
情况是这样的:我有一个tfrecord格式的文件，这个文件包含许多对值A和B。现在，我想要将A类型的值加载到我的keras模型中，对它们进行一些转换，然后将我的模型的输出与B类型的值进行比较。然后，我希望最小化模型输出和B类型的值之间的均方误差。
浏览 0提问于2020-03-14得票数 1
我见过这样的例子，使用要使用的功能(例如，“图像”、“标签”)，可以将自定义数据集转换为TFRecord文件。在解析该TFRecord文件时，必须事先知道特征(即“图像”、“标签”)才能使用该数据集。 我的问题是-我们如何解析事先不知道功能的TFRecord文件？假设有人给了我一个TFRecord文件，我想用它来解码所有相关的特性。 我提到的一些例子是：Link 1、Link 2
浏览 29提问于2020-08-24得票数 2
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为了有效地训练模型，最好是序列化我的训练数据并将其存储在一组TFrecord格式的文件中，然后用tf.data.TFRecordDataset()加载它们并用tf.data.map()解析它们？如果是这样的话，你能给我一个例子，说明如何序列化特征标签对并将它们存储到TFrecord文件中，然后如何加载和解析它们？我在Tensorflow的网站上没有找到合适的例子。或者，有没有更好的方法来存储和加载巨大的数据集？非常感谢。
浏览 2提问于2020-05-18得票数 1
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但是，我的原始数据表在BigQuery上(超过30 as )，我不能将其加载为pandas数据帧。 如何将数据从Bigquery加载到我的笔记本中，以便使用TensorFlow数据验证对其进行分析？
浏览 18提问于2019-01-11得票数 2
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我是tensorflow TFRecord的新手。因此，我正在研究Tensorflow对象检测API代码
但是我找不到加载tfrecord的代码。我想他们使用.config文件来加载tfrecord，因为我在配置文件中找到了这个。
浏览 20提问于2018-08-04得票数 0
我已经创建了一个包含元素及其对应标签的TFRecord数据集文件。我想用它来训练使用免费TPU的Colab模型。我可以加载TFRecord文件，甚至运行迭代器来查看内容，但是，在时代开始之前，它会抛出以下错误：
UnimplementedError: From /job:worker/replica:0/taskFile system scheme '[local]' not implemented (file: '/content&#
浏览 1提问于2019-09-19得票数 0
我在中看到一个TFRecord包含多个类和多个图像(一个cat和一个桥)。当它被写入时，两个图像都被写入到一个TFRecord中。在读回过程中，验证了这个TFRecord包含两个图像。在其他地方，我看到人们生成每个映像一个TFRecord，我知道您可以加载多个TFRecord文件，如下所示：
train_dataset = tf.data.TFRecordDataset("<Path>/*.tfrecord")
浏览 3提问于2020-04-15得票数 0
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一旦我训练了它，我就导出了模型，我得到了两个文件: model.js和model.h5。现在，我想在.NET项目中进行实时分类，并使用经过训练的神经网络进行分类。在ML.NET中，有没有一种方法可以把用python导出的模型和经过训练的权重加载到模型对象中？我在documentation1中看到可以加载以前保存的模型，但显然是存储在.zip中，我找不到格式(可能是为了编写一个脚本，从python中获取模型并将其‘转换’为ML.NET模型。显然，hdf5格式是一个standard2，有没有办法用ML
浏览 22提问于2019-04-30得票数 4
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在查看在ML.NET中采用ML.NET的示例时，这个显示了一个TensorFlow模型，该模型以与格式类似的格式保存--由TensorFlow推荐(ML.NET 还建议“下载未冻结的SavedModel但是，当将pb文件保存并加载到Netron中时，我得到如下信息：再放大一点(在最右边)，正如你所看到的，它看起来一点也不应该。此文件大小为128 to，而TensorFlow to ML.NET示例中的文件大小仅为252 to。即
浏览 9提问于2020-11-11得票数 8
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我正在进行目标检测，我有两个记录文件。Train.tfrecord(1.6GB)和Test.tfrecord(65 and )文件。如何在土星云中加载培训文件，因为我希望使用土星云中的Dask来加快培训时间？
浏览 1提问于2021-03-17得票数 2
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我想用.tfrecord在一个批处理中加载tf.contrib.learn.read_batch_features(...)条目。', 'test.tfrecord'), reader=get_reader,
features={
浏览 2提问于2017-06-23得票数 0
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我正在训练一个ML.Net机器学习模型。我可以对它进行训练和预测，并从磁盘中保存/加载它。但我需要能够从磁盘上加载它，然后重新训练它，或者使用新信息添加到它中，以便随着时间的推移改进它。
浏览 4提问于2018-09-24得票数 10
我目前正在尝试训练一个模型，我的输入管道是从这个答案开始构建的。我想在每一个时代之后保存我的模型。但经过几个时期的训练，训练崩溃了。我读过，这是因为它将输入作为一个常量张量添加到图中。有一些建议的解决方案使用tf.placeholder来解决这个问题。不幸的是，它不能解决我的问题。输入管道如下所示filenames = [P_1]def _parse_function(example_proto):
keys_to_features = { 'data':tf.
浏览 0提问于2018-10-09得票数 2
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使用GPU进行训练非常慢
、、、
正在加载的数据： train_dataset = image_dataset_from_directory( labels="inferred"
浏览 34提问于2020-09-05得票数 0
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isinstance(v, parsing_ops.FixedLenFeature):我想知道为什么在从TFRecord文件解析后需要重塑FixedLenFeature张量。在这种情况下，我加载的是图像，那么为什么所有的图像都被归类为FixedLenFeature？VarLenFeature的示例是什么？
浏览 0提问于2017-02-08得票数 2
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有没有什么好方法可以写一个数据文件让tensorflow读取？或者只是在tensorflow中读取原始XML文件？下面是一个图片示例：
浏览 55提问于2016-09-02得票数 3
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我很难从TFRecord文件中读取“多”(超过500个)事件。如果我创建一个包含500个事件的文件，一切都很好，但是当我试图读取和解析该文件时，超过500个会导致错误：def write_to_tfrecord(data_dict, tfrecord_file):
writer = tf.
浏览 6提问于2017-07-12得票数 0
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如果我将整个数据集转换为包含TFRecords的单个文件，那么如何在加载整个数据集的情况下实现这种混洗呢？我的理解是，没有有效的随机访问TFRecord文件。因此，具体地说，我正在寻找有关如何在此场景中使用TFRecord文件的指导。
浏览 3提问于2016-02-27得票数 16
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