在后面引入tensorflow_datasets的时候提示需要安装对应的包,这里需要指定版本,tensorflow1.15.0对应的tensorflow_datasets版本应该是3.2.1,不然会出现版本不匹配问题(不要直接安装pip install tensorflow-datasets) pip install tensorflow-datasets==3.2.1 1.
结合tf.data.Datasets和@tf.function 当迭代使用内存中的训练数据时,可以用普通的Python迭代来完成,否则,tf.data.Dataset是最好的从硬盘流式使用训练数据的方法。Datasets是iterables (不是iterators),和Eager模式下其他Python的iterables类似。通过tf.function()来封装你的代码,可以充分利用数据集异步预抓取/流式特性,...
主要有两种方式进行安装:pip、conda,pip安装tensorflow-gpu的时候,需要首先配置cuda和cudnn环境,并且需要与tensorflow的版本对应,用pip的方式进行安装,几乎可以安装所有的版本,cuda和cudnn的安装参考cuda和cudnn安装文档,在此不在叙述。conda安装的时候,不用单独配置cuda和cudnn,但是在安装之前尽量去官网查看,有那些版本...
Datasets模块由以下五个类构成: 其中 Dataset 是基类,一个dataset由element组成,它们每个都具有相同的结构,一个element包含了一个或多个tf.Tensor对象,称为component,每个component都具有 一个tf.DType 表示在tensor中的元素的类型,对应Dataset.output_types tf.TensorShape: 表示每个element的静态shape,对应Dataset.output...
datasets:tf.keras.datasets中包含了常用的公开数据训练集,可以直接进行使用(需要翻墙),数据集有CIFAR-100、Boston Housing等。 layers:tf.keras.layers中包含了已经定义好的常用的神经网络层。 losses:tf.keras.losses中包含了常用的损失函数,可以根据实际需求直接进行调用。\ ...
pip install tensorflow_gpu==1.15.0 -i https://pypi.douban.com/simple 安装剩下没安装的库: pip install tensorflow_probability==0.8.0 -i https://pypi.douban.com/simplepip install tensorflow_datasets==1.3.0 -i https://pypi.douban.com/simple...
Datasets=Datasets.shuffle(1000).repeat() # 对于训练数据,需要打乱(shuffle)、重复(repeat) return Datasets.batch(BatchSize) # 将经过上述处理后的数据以每次BatchSize个输出 那我们首先就看input function——也就是代码中的InputFun函数。其实这个函数的用处很简单,用官网的话说,其就是用来输入模型支持的数据类型...
例如,我们可以将莎士比亚的文本分成 32 个等长的文本,为每个文本创建一个连续输入序列的数据集,最后使用tf.data.Dataset.zip(datasets).map(lambda *windows: tf.stack(windows))来创建正确的连续批次,其中批次中的第n个输入序列从上一个批次中的第n个输入序列结束的地方开始(请参阅笔记本获取完整代码)。
下面导入了一些必要的 package(包括前面安装的 tensorflow_datasets),并且输出了当前使用的 TensorFlow(TF) 的版本号。如果不是最新的 TF,可以使用下面的命令安装最新的TF。