函数解析[5] > Python urllib urlretrieve 函数解析[6] import os import tarfile import tensorflow as tf from six.moves...import urllib from tensorflow.python.framework import ops ops.reset_default_graph() # 更改工作目录 abspath...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。...else: files = [os.path.join(data_dir, extract_folder, 'test_batch.bin')] filename_queue = tf.train.string_input_producer...ops label [1] # False after shuffle_batch ops label_batch [128 1] 参考资料 [1]Tensorflow官方文档: https:
tf.train.batch 的偶尔乱序问题 我们在通过 tf.Reader 读取文件后，都需要用 batch 函数将读取的数据根据预先设定的 batch_size 打包为一个个独立的 batch 方便我们进行学习...训练时我往往都是使用 shuffle_batch 函数，但是这次我在验证集上预调好模型并 freeze 模型后我需要在测试集上进行测试。...此时我需要将数据的标签和 inference 后的结果进行一一对应。...此时数据出现的顺序是十分重要的，这保证我们的产品在上线前的测试集中能准确 get 到每个数据和 inference 后结果的差距 而在验证集中我们不太关心数据原有的标签和 inference 后的真实值...vertor_label, vertor_num def create_pipeline(filename, batch_size, num_threads): file_queue = tf.train.string_input_producer
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...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。...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。...上面代码读取的是单个的image和label，而在tensorflow训练时，一般是采取batch的方式去读入数据。...tensorflow提供了两种方式，一种是shuffle_batch（tf.train.shuffle_batch），这种主要是用在训练中，随机选取样本组成batch。
本文介绍如何使用TensorFlow来读取图片数据，主要介绍写入TFRecord文件再读取和直接使用队列来读取两种方式。...); writer = tf.python_io.TFRecordWriter(file_str) # 要生成的文件 # 由于tf.train.Feature只能取float、int和bytes...注意读取时label、img名称及类型要一致： def read_data(file_str): # 根据文件名生成一个队列 file_path_queue = tf.train.string_input_producer...test","D:/data/tf.tfrecorde","D:/data/map.txt") img, label =read_data("D:/data/tf.tfrecorde") #使用shuffle_batch...raise Exception("input_dir contains no image files") #产生文件路径队列，并且打乱顺序 path_queue = tf.train.string_input_producer
1、在新版的tensorflow2.x中，keras已经作为模块集成到tensorflow中了 ? 所以在导入包的时候需要按照以上形式导入。...参考：https://blog.csdn.net/weixin_40405758/article/details/88094405 2、tensorflow2.x新加了一些东西，比如：tf.keras.layers.advanced_activations...则可能需要更新tensorflow的版本。...pip install --upgrade tensorflow 同时需要注意的是不能直接导入anvanced_activations，需使用以下方式： from tensorflow.keras.layers...import LeakyReLU from tensorflow.keras.layers import BatchNormalization 3、还要注意版本问题 ?
一、TensorFlow读取机制图解 首先需要思考的一个问题是，什么是数据读取？...如何解决这个问题？...这样就可以解决GPU因为IO而空闲的问题！ 而在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”。 为什么要添加这一层文件名队列？...程序运行后，内存队列首先读入A（此时A从文件名队列中出队）： 再依次读入B和C： 此时，如果再尝试读入，系统由于检测到了“结束”，就会自动抛出一个异常（OutOfRange）。...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。
Tensorflow是目前最流行的深度学习框架，我们可以用它来搭建自己的卷积神经网络并训练自己的分类器，本文介绍怎样使用Tensorflow构建自己的CNN，怎样训练用于简单的验证码识别的分类器。...dtype=tf.float32) # 从tfrecord读出数据 def read_and_decode(filename): # 根据文件名生成一个队列 filename_queue = tf.train.string_input_producer...image, label0, label1, label2, label3 = read_and_decode(TFRECORD_FILE) #使用shuffle_batch可以随机打乱 image_batch...None, 224, 224]) # 从tfrecord读出数据 def read_and_decode(filename): # 根据文件名生成一个队列 filename_queue = tf.train.string_input_producer...image, image_raw, label0, label1, label2, label3 = read_and_decode(TFRECORD_FILE) #使用shuffle_batch可以随机打乱
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。 #!...pycharm @file: sample_data_deal1.py @time: 2019/2/3 22:00 @desc: 展示了tf.train.match_filenames_once函数和tf.train.string_input_producer...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)
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...以下代码展示了tf.train.match_flienames_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。...tensorflow提供了tf.train.batch和tf.train.shuffle_batch函数来将单个的样例组织成batch的形式输出。...当队列长度等于# 容量时，tensorflow将暂停入队操作，而只是等待元素出队。当元素个数小于容量时，# Tensorflow将暂停入队操作，而只是等待元素出队。
地址点击这里----本文面对三种常常遇到的情况，总结三种读取数据的方式，分别用于处理单张图片、大量图片，和TFRecorder读取方式。并且还补充了功能相近的tf函数。...和tf.read_file用法相似的函数还有tf.gfile.FastGFile tf.gfile.GFile，只是要指定读取方式是'r' 还是'rb' 。...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。...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。
图片大小均为 3232像素*，数据集中一共有 50000 张训练图片和 1000 张测试图片。部分代码来自于tensorflow官方，以下表格列出了所需的官方代码。...利用内存队列，将数据读取和计算放在两个线程中，读取线程只需向内存队列中读入文件，而计算线程只用从内存队列中读取计算需要的数据，这样就解决了GPU或者CPU的空闲问题。...文件名队列+内存队列 TensorFlow采用 文件名队列+内存队列，这种方式可以很好的管理epoch（注1）和避免计算单元的空闲问题。...利用tensorflow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
cs_hnu_scw/article/details/79695347 https://blog.csdn.net/u012911202/article/details/83218169 感谢 2，安装过程遇到的最大的问题是下载...tensorflow 或下载pip 或下载python 等过程太慢，导致报下载超时的错误，最终导致下载报错。...哈哈 4，linux进入tensorflow环境命令 source activate tensorflow window进入tensorflow环境是通过： 5，Ubuntu安装zlib和zlib-devel...在ubuntu软件源里zlib和zlib-devel叫做zlib1g zlib1g.dev $ sudo apt-get install zlib1g $ sudo apt-get install zlib1g.dev...8，查看TensorFlow的版本以及安装路径 查看TensorFlow的版本以及安装路径 进入到Python环境 import tensorflow as tf tf.
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。...数据流如下图所示： 首先，A、B、C三个文件通过RandomShuffle进程被随机加载到FilenameQueue里，然后Reader1和Reader2进程同FilenameQueue里取文件名读取文件...#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...原文： 在TensorFlow中使用pipeline加载数据（https://goo.gl/jbVPjM）
在 Linux 上使用 pip 安装 tensorflow 的时候，提示找不到匹配的包 $ pip install tensorflow Downloading/unpacking tensorflow...Could not find any downloads that satisfy the requirement tensorflow Cleaning up......No distributions at all found for tensorflow Storing complete log in /home/kongxx/.pip/pip.log 检查 pip.log.../); unknown archive format: .whl Could not find any downloads that satisfy the requirement tensorflow...这个问题的原因是 pip 版本太低，所以需要升级 pip $ pip install pip -U 然后再次安装 $ pip install tensorflow
解决这个问题的方法将读入数据和计算分别放在两个线程中，读取线程不断地将文件系统中的图片读入一个内存的队列中，而负责计算的是另一个线程，计算需要数据时，直接从内存队列中读取就可以了。...这样可以解决GPU因为I/O而空闲的问题。...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。...对于文件名队列，使用tf.train.string_input_producer函数，这个函数需要传入一个文件名list，系统会自动将它转为一个文件名队列。...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
tensorflow是什么？ 尽管深度学习背后的数学概念已经出现几十年了，但是用于创建和训练这些深度模型的程序类库在最近几年才出现。不幸的是，大多数类库都会在灵活性和实际生产价值上做出权衡。...TensorFlow 就是为了解决，新出现的神经网络架构如何真正能在生产环境下使用，这一使命而诞生的。 Tensor是什么？...在tensorFlow中使用tensor这种数据结构来表示所有的数据，所有的计算涉及到的数据都是tensor这种结构类型的。...Tensorflow把tensorflow看做是一个n维的数组或者列表，tensor又叫做张量，tensor的维数又叫做阶，但是tensor的阶和矩阵的阶不是一个概念。...程序中数据的流向和相关的计算操作。
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。...安装 Java 安装 Hadoop 2 Practice 做法很简单，就是以 Tensorflow 的官方镜像作为 base 镜像，装好 Java 和 Hadoop 就可以开始测试了，给个参考的 Dockerfile...import tensorflow as tf import numpy as np import sys def main(): filename_queue = tf.train.string_input_producer...容器内测试 Tensorflow 读取 HDFS。...Summary 因为主要涉及到 Hadoop 的安装以及环境变量的配置，可以尽量将环境变量的设置写在 Dockerfile 里，这样比较清晰，而且如果几个相关的环境变量没有设置对的话，会容易出现各种问题了
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...首先数据文件目录如下图：dog和cat文件夹中分别存储对应的狗和猫: ——data ———-train —————dog —————cat ———-validation —————dog...—————cat 上图为我们此次处理数据目录data为根目录，其下有两个文件夹train和validation,在train和validation下分别有dog和cat两个文件夹，其中存放对应图片数据
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...path) file_list = [os.path.join(path, file) for file in file_name] # 1,构造文件队列 file_queue = tf.train.string_input_producer...图片文件读取 API: 图像读取器:tf.WholeFileReader 将文件的全部内容作为值输出的读取器 返回读取实例 read(file_queuse) 输出时一个文件名和该文件的值...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 ----...,) dtype=uint8 一维 图片与,目标值在一起 # 4,分割图片与标签数据 特征值和目标值 (本例数据中,目标值在前边,1,3072) label = tf.slice
第一个和第三个都很简单,本文主要介绍的是第二种....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...col3, col4, col5 = tf.decode_csv( value, record_defaults=record_defaults) 解析完数据之后,我们就获得了一个样本的data和label...这个 tensorflow也给出了解决方案.
云服务器
ICP备案
云直播
即时通信 IM
实时音视频
