那么tf.data.Dataset.from_tensor_slices就是做了这件事情: import tensorflow as tf import numpy as np features, labels = (np.random.sample((6, 3)), # 模拟6组数据,每组数据3个特征 np.random.sample((6, 1))) # 模拟6组数据,每组数据对应一个标签,注意两者的维数必须匹配 print((features, ...
import tensorflow as tf from tensorflow import keras def load_dataset(): # Step0 准备数据集, 可以是自己动手丰衣足食, 也可以从 tf.keras.datasets 加载需要的数据集(获取到的是numpy数据) # 这里以 mnist 为例(x, y), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data() # Step1 使用 tf...
那么tf.data.Dataset.from_tensor_slices就是做了这件事情: importtensorflowastfimportnumpyasnp features, labels = (np.random.sample((6,3)),# 模拟6组数据,每组数据3个特征np.random.sample((6,1)))# 模拟6组数据,每组数据对应一个标签,注意两者的维数必须匹配print((features, labels))# 输出下组合的...
六、map()数据预处理 七、实战 importtensorflow as tfimporttensorflow.keras as kerasimportos os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] ='2'defprepare_mnist_features_and_labels(x,y): x= tf.cast(x, tf.float32) / 255.0y=tf.cast(y, tf.int64)returnx,ydefmnist_dataset(): (x,y), (x_test,...
我有一个表示为形状为 (num_features, num_examples) 的NumPy 矩阵的数据集,我希望将其转换为 TensorFlow 类型 tf.Dataset。 我正在努力理解这两种方法之间的区别: Dataset.from_tensors 和Dataset.from_tensor_slices 。什么是正确的,为什么? TensorFlow 文档 ( 链接) 说这两种方法都接受张量的嵌套结构,尽管在使...
Tensorflow `from_tensor_slices` 卡死 Eggplant_Ng 35 发布于 2020-01-07 新手上路,请多包涵 警告memory exceeded 10% of system memory 我load本地的tfrecord成np array def CUB_load_data(): ds = tfds.load('caltech_birds2011', download=False, data_dir='../../datasets/') train_data = ds[...
Python TensorFlow Dataset.from_tensors与Dataset.from_tensor_slices 区别 本文主要介绍Python TensorFlow Dataset.from_tensors与Dataset.from_tensor_slices使用用法上的区别。 原文地址:Python TensorFlow Dataset.from_tensors与Dataset.from_tensor_slices 区别...
tensorFlow2.1下的tf.data.Dataset.from_tensor_slices()的用法 一、总结 一句话总结: 将输入的张量的第一个维度看做样本的个数,沿其第一个维度将tensor切片,得到的每个切片是一个样本数据。实现了输入张量的自动切片。 # from_tensor_slices 为输入张量的每一行创建一个带有单独元素的数据集 ...
作为tensorflow里的正态分布产生函数,这两个函数的输入参数几乎完全一致, 而其主要的区别在于,tf.truncated_normal的输出如字面意思是截断的,而截断的标准是2倍的stddev。 举例,当输入参数mean = 0 , stddev =1时, 使用tf.truncated_normal的输出是不可能出现-2,2以外的点的, ...
import tensorflow as tf import numpy as np gpu_ram_gb = 12#adjust for size of GPUgb = gpu_ram_gb+1;dtype ="float64"size = (gb*1024**3) // tf.dtypes.as_dtype(dtype).size x = np.zeros((size,),dtype=dtype)tf.data.Dataset.from_tensor_slices(x) ...