在TensorFlow中,datasets模块提供了一种简便的方式来加载和处理数据。它包含了许多用于处理数据的类和函数,可以帮助用户快速加载、转换和处理各种类型的数据集。 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...
Datasets: 用来构建数据读取pipeline Metrics:用来评估网络性能 可以看到如果使用Estimator,我们只需要关注这三个部分即可,而不用再关心一些太细节的东西,另外也不用再使用烦人的Session了。 Estimator使用步骤 创建一个或多个输入函数,即input_fn 定义模型的特征列,即feature_columns 实例化 Estimator,指定特征列和各种超...
7.1 TensorFlow Datasets简介 122 7.1.1 Datasets数据集的安装 124 7.1.2 Datasets数据集的使用 124 7.2 Datasets数据集的使用——FashionMNIST 126 7.2.1 FashionMNIST数据集下载与展示 127 7.2.2 模型的建立与训练 129 7.3 使用Keras对FashionMNIST数据集进行处理 131 7.3.1 获取数据集 ...
本文是利用tensorflow中的keras构建一个简单的全连接神经网络做多分类任务。数据集使用的是fashion mnist数据集,不用额外下载,可以直接用keras加载:(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data()。模型分为三层,分别为一层输入层,一层隐藏层和一层输出层...
7.1 TensorFlow Datasets简介 129 7.1.1 Datasets 数据集的安装 131 7.1.2 Datasets 数据集的使用 131 7.2 Datasets数据集的使用—FashionMNIST 133 7.2.1 FashionMNIST数据集下载与显示 134 7.2.2 模型的建立与训练 136 7.3 使用Keras对FashionMNIST数据集进行处理 138 7.3.1 获取数据集 138 7.3.2...
5.1 TensorFlow Datasets简介 105 5.1.1 Datasets 数据集的安装 107 5.1.2 Datasets 数据集的使用 107 5.2 Datasets 数据集的使用—FashionMNIST 109 5.2.1 FashionMNIST数据集下载与展示 110 5.2.2 模型的建立与训练 111 5.3 使用Keras对FashionMNIST数据集进行处理 113 5.3.1 获取数据集...
importtensorflowastffromtensorflowimportkerasimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_digits Python Copy 步骤2:加载数据 现在,我们需要加载手写数字识别数据集。我们可以使用sklearn库中的load_digits函数来加载数据,并使用pandas数据框来保存数据。
from keras.datasets import mnist #加载数据集 (trainX, trainY), (testX, testY) = keras.datasets.cifar10.load_data() 接下来,我们将自己实现一个深度可分离的卷积层。其实,Tensorflow中已经有一个实现,但是我们将在最后一个示例代码中再讨论它。