腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
登录/注册
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,
尽在小程序
立即前往
文章
问答
(9999+)
视频
沙龙
3
回答
如何
可视化
TFRecord
?
、
、
、
如果
TFRecord
文件中的标签与labels.pbtxt文件中的标签不对齐,TensorFlow的对象检测API可能会产生奇怪的行为。它将运行,损失可能会减少,但网络将不会产生良好的检测。我找到的最好的方法是对
TFRecord
进行解码,并使用TF工具绘制它。
浏览 3
提问于2018-05-17
得票数 13
1
回答
读取StatisticsGen生成的数据集统计数据
如何
可视化
存储在文件中的统计数据? 谢谢
浏览 2
提问于2019-04-03
得票数 0
1
回答
tf.data.Dataset .from_tensor_slices()是否保持示例的顺序?
、
、
例如,如果我有3个if记录(第一个包含40个示例,第二个包含30个示例,第三个包含70个示例),分别称为1.
tfrecord
、2.
tfrecord
和3.
tfrecord
,则我构造dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(['1.
tfrecord
', '2.
tfrecord
', '3.
tfrecord
'])。
浏览 46
提问于2021-11-12
得票数 1
回答已采纳
2
回答
我能完成对tensorflow中的自定义数据集的深度部署吗?
、
、
、
我想定制使用我自己的数据集进行图像分割的deeplab?再培训是否可以做到呢?
浏览 0
提问于2018-04-19
得票数 14
回答已采纳
1
回答
Tensorflow是否只使用一种热编码来存储标签?
、
、
、
我刚刚开始使用Tensorflow,使用Caffe --它以一种高效的方式读取数据是非常实用的--但是使用Tensorflow,我发现我必须自己编写数据加载过程,创建TFRecords、批处理、多重威胁、处理这些线程等等。因此,我从一个示例v3开始,因为它们处理读取数据的部分。我是Tensorflow的新手,也是Python的新手,所以我觉得我不明白这部分到底是怎么回事(我的意思是,它将标签的大小扩展到label_index *没有文件--但是--为什么?)它是否为标签创建了一个热编码?我们必须这么做吗?为什么不像每个文件都有一个标签那样扩展长度或文件呢?谢谢。 labels.extend([
浏览 2
提问于2017-11-30
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Deeplabv3重列结果对非平方图像是倾斜的。
、
、
、
当我用vis.py进行
可视化
时,如果图像的高度/宽度更大,即图像不是方形的,结果就会被移到图像的左边/上部。 'cihp': _CIHP_INFORMATION,} 转换为
tfrecord
content/drive/MyDrive/TFM/lip_trainval_imag
浏览 6
提问于2021-06-08
得票数 2
回答已采纳
1
回答
in记录:编码图像会导致图像失真。
、
、
、
、
我试图从tfrecords中生成一个image_dataset_from_directory;但是当我试图
可视化
图像以检查编码是否正确时,这些图像最终会被某种扭曲。我如何创建
tfrecord
:data_dir = 'path to JPG dataset' 步骤3:编码和创
浏览 5
提问于2021-10-10
得票数 0
1
回答
Tensorflow:是否可以将TF记录序列示例存储为float16
、
是否可以将序列示例作为float16而不是常规浮点存储在tensorflow中?
浏览 0
提问于2016-10-22
得票数 1
0
回答
使用TFRecords文件预处理文本数据
、
、
、
我有一个文本文档(电子邮件)的.
tfrecord
数据集,其中有相应的标签'0‘或'1’(针对垃圾邮件/非垃圾邮件)。所有这些数据集都已经以.
tfrecord
文件的形式存在。这就是我到目前为止要读取的tf_record文件: rea
浏览 1
提问于2017-12-07
得票数 1
1
回答
创建Tensorflow2和test.record时出现的train.record对象检测错误
、
用法: /content/training_demo/annotations/label_map.pbtxt : generate_
tfrecord
.py -h -o OUTPUTDIR -x generate_
tfrecord
.py: error:未识别的参数:/content/training_demo/ generate_
tfrecord
.py -l -x generate_
tfrecord
.py使用:generate_
tfrecord</
浏览 0
提问于2021-09-03
得票数 0
1
回答
将Spark protobuf RDD保存到tfrecords
、
我有一个将tf.Example协议缓冲区保存到to记录的例程: with tf.python_io.TFRecordWriter("dataset.
tfrecord
") as writer:
浏览 23
提问于2019-08-05
得票数 1
回答已采纳
1
回答
一个
TFRecord
应该包含多个观测还是一个?
、
、
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:但推荐哪种方式呢?我应该为每个图像
浏览 3
提问于2020-04-15
得票数 0
回答已采纳
1
回答
ndarray到
TFRecord
的缓慢序列化
、
、
、
、
我想把大的numpy ndarray序列化为
TFRecord
。问题是,这个过程慢得让人痛苦。对于(1000000,65)大小的数组,它几乎需要一分钟。serialized = example.SerializeToString() write_tf_dataset(X, 'X.
tfrecord
我并不是第一个抱怨
TFRecord
运行缓慢的人。
浏览 2
提问于2020-06-03
得票数 3
2
回答
如何使用tensorflow洋红制作新歌?
、
我遵守了以下指示: ./bazel-bin/magenta/convert_midi_dir_to_note_sequences --output_file=../output --midi-dir=../midi我的问题是,接下来我需要做些什么来生成一个新的作文?
浏览 6
提问于2016-06-09
得票数 0
回答已采纳
1
回答
当我有多个TFRecords时,如何使用slim.dataset_data_provider?
例如, data_sources='datasets/my_data.
tfrecord
`,然而,my_data.
tfrecord
现在已经在15 to左右了,我应该接收更多的数据。我不想重新创建一个巨大的
TFRecord
文件,而是希望保留几个TFRcord文件,如my_data_A.
tfrecord
、my_data_B.
tfrecord
等。如果我有多个
TFrecord
文件,如何使
浏览 4
提问于2017-06-28
得票数 0
回答已采纳
1
回答
按类过滤Tensorflow数据集
、
、
tf.io.FixedLenFeature([], tf.string),} image = features['image'] dataset = dataset.map(parse_
tfrecord
浏览 6
提问于2020-08-08
得票数 2
回答已采纳
2
回答
AssertionError for
tfrecord
_dir in stylegan .什么是正确的论点?
、
正确的
tfrecord
_dir参数应该是什么?在training.py中有;dataset = EasyDict(
tfrecord
_dir='dataset', resolution=128);train.mirror_augment = False 我把
tfrecord
_dir论点说成是dataset。\Data Science\GAN\stylegan\training\dataset.py", line 71, in __init__
浏览 12
提问于2022-08-24
得票数 0
1
回答
了解random_shuffle_queue何时耗尽元素并关闭它
、
、
我有1000图像,大小为32x32x3,存储在dummy.
tfrecord
文件中。下面是完整的脚本:import tensorflow as tf
tfrecord
_file = 'dummy.
tfrecord
'
tfrecord
_file_queue = tf.train.string_input_producer(filename
浏览 3
提问于2017-07-08
得票数 0
回答已采纳
0
回答
tf.train.shuffle_batch永远挂起(使用tensorflow版本。1.4)
、
下面的代码挂起了,我不知道它出了什么问题:
tfrecord
_file_queue = tf.train.string_input_producer(
tfrecord
_file, name = 'queue') _,
tfrecord
_serialized = reader.read(
tfrecord
_file_qu
浏览 6
提问于2017-12-13
得票数 0
回答已采纳
1
回答
有没有一种方法可以获得
TFRecord
文件的大小和其中一个示例的大小?
、
、
因为我想获取
TFRecord
文件中的示例数,所以我使用的当前方法是但它是缓慢的我的
TFRecord
文件中的所有示例都有完全相同的长度,所以我想知道是否有一种方法可以获得整个
TFRecord
文件(xxx.
tfrecord
)的大小(字节数)和其中一个示例的大小(字节数)?那我想我可以用 number_of_Examples =(
TFRecord
文件的长度)/(第一
浏览 2
提问于2018-08-16
得票数 1
回答已采纳
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
相关
资讯
简化TensorFlow和Spark互操作性的问题:LinkedIn开源Spark-TFRecord
谷歌开源 TFRecorder,几行代码即可高效创建数据集
安全可视化成可视化重要“战地”
Tensorflow Object Detection API(2)—训练自己的数据集(上)
【数据可视化】使用KeyLines可视化JanusGraph
热门
标签
更多标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
活动推荐
运营活动
广告
关闭
领券