大家可以去https://tensorflow.google.cn/datasets/catalog/overview这个网址查看TensorFlow Datasets 这里面有很多整理好的各种类型数据集,点开每个数据集都有详细的介绍。 前面我们已经从磁盘加载了花卉数据集,接下来看看如何使用 TensorFlow Datasets 导入它。 (train_ds, val_ds, test_ds), metadata = tfds.load( ...
还是记得看一下方法一阿~能找到这些叙述的解释）import tensorflow_datasets as tfds examples, metadata ...
例如:在一个图片pipeline中,一个元素可以是单个训练样本,它们带有一个表示图片数据的tensors和一个label组成的pair。包括了创造和变换(transform)datasets的方法,同时也允许从内存中的数据来初始化dataset。Dataset读取数据有以下三种方式: TextLineDataset从文本文件中读取行数据。 TFRecordDataset...
TensorFlow利用datasets加载数据集 使用Tensorflow搭建卷积网络用于各种训练时,需要处理训练的图像和标签, 批量的输送给训练的网络。 Tensorflow训练数据的读取方法按我的理解可以分两类。 第一类,使用queue队列。第二类,使用tf.data.Dataset 对象。 第一类方法是传统的数据读取方法,使用简单,只需要两三行代码就可以实现,但...
@misc{TFDS, title = {{TensorFlow Datasets}, A collection of ready-to-use datasets}, howpublished = {\url{https://www.tensorflow.org/datasets}}, } Disclaimers This is a utility library that downloads and prepares public datasets. We do not host or distribute these datasets, vouch for the...
datasets模块中最常用的类是tf.data.Dataset,它表示一个数据集。用户可以使用该类来创建数据集对象,并对其进行各种操作,如数据预处理、数据增强、数据集拆分等。 使用datasets模块可以帮助用户更方便地处理数据,快速构建数据输入管道,并将数据传递给模型进行训练或推理。datasets模块支持多种数据格式和来源,如tfrecords、...
- reinitializable:这是种比较复杂的方式,简单来说也就是使你可以从多个不同的 `Dataset` 对象获取数据,详细可见 [Creating an iterator](https://www.tensorflow.org/programmers_guide/datasets#creating_an_iterator)。 - feedable:同样比较复杂,当然更灵活,可以针对不同的 `Dataset` 对象和 `tf.Session.run`...
在TensorFlow中构建目标检测数据集可以使用tf.data.Dataset类。以下是一个示例从图片路径和标注文件构建目标检测数据集的方法: import tensorflow as tf import numpy as np # 读取图片路径和标注文件 image_paths = ["image1.jpg", "image2.jpg", "image3.jpg"] annotations = [{"bbox": [100, 100, 200...
函数形式:zip(datasets) 参数datesets:数据集的嵌套结构。 具体例子 dataset_a=tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1,2,3])dataset_b=tf.data.Dataset.from_tensor_slices([2,6,8])zip_dataset=tf.data.Dataset.zip((dataset_a,dataset_b))iterator= dataset.make_one_shot_iterator()element= iterator....
print(train_ds.class_names) #图片类别/文件夹个数 2、加载tensorflow_datasets数据:自动将数据分成训练数据、验证数据、测试数据 import tensorflow_datasets as tfds (train_ds, val_ds, test_ds), metadata =tfds.load('tf_flowers', split=['train[:80%]','train[80%:90%]','train[90%:]'], ...