tensorflow_datasets的清华镜像源 #作者:韦访 1、概述前两讲,我们讲了队列和TFRecord,不知道你们有没有注意到,程序运行时,有如下警告(我现在用的TensorFlow版本是1.15.1,老的版本没有这个警告),WARNING:tensorflow:From demo4.py:54: string_input_producer (from tensorflow.python.training.input) is depre tensor...
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.
TensorFlow 中构建模型至关重要的一点是对训练和验证数据的有效访问。因此，谷歌推出了 TensorFlow Datasets，从而为包含图像、文本、视频等各类数据的众多数据集提供一个标准访问界面。TensorFlow Datasets 地址：https://www.tensorflow.org/guide/dataTensorFlow 2.0 虽然依然保留了传统的基于会话的编程模型，谷歌建议用户...
TensorFlow 中构建模型至关重要的一点是对训练和验证数据的有效访问。因此,谷歌推出了 TensorFlow Datasets,从而为包含图像、文本、视频等各类数据的众多数据集提供一个标准访问界面。 TensorFlow Datasets 地址:https://www.tensorflow.org/guide/data TensorFlow 2.0 虽然依然保留了传统的基于会话的编程模型,谷歌建议用户使...
新增TensorFlow Datasets,为包含大量数据类型的大型数据集提供了标准接口。 虽然保留了传统的基于Session的编程模型,但官方现在建议使用eager execution进行常规的Python开发。tf.function装饰器可以把代码转换成可以远程执行、序列化、性能优化的图。在Autograph的帮助下,能把常规的Python控制流直接转成TensorFlow控制流。
TensorFlow Datasets 地址:https://www.tensorflow.org/guide/data TensorFlow 2.0 虽然依然保留了传统的基于会话的编程模型,谷歌建议用户使用具有 Eager Execution 的常规 Python 开发。tf.function 装饰器可用于将代码转化为图,从而可以实现远程执行、序列化和性能优化。这得益于 Autograph 的补充,它可以将常规的 Python...
今天,TensorFlow推出了一个新的功能,叫做TensorFlow Datasets,可以以tf.data和NumPy的格式将公共数据集装载到TensorFlow里。 目前已经有29个数据集可以通过TensorFlow Datasets装载: 音频类 nsynth 图像类 cats_vs_dogs celeb_a celeb_a_hq cifar10 cifar100 ...
https://www.tensorflow.org/resources/models-datasets 最后,两个免费在线课程不容错过: https://www.coursera.org/learn/introduction-tensorflow https://www.udacity.com/course/intro-to-tensorflow-for-deep-learning--ud187 官方博客: https://medium.com/tensorflow/tensorflow-2-0-is-now-available-57d706c2...
源代码:https://github.com/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/zh-cn/datasets/overview.ipynb 安装 pip install tensorflow-datasets 注意使用tensorflow-datasets的前提是已经安装好 TensorFlow,目前支持的版本是tensorflow(或者tensorflow-gpu) >=1.15.0 ...
新增TensorFlow Datasets,为包含大量数据类型的大型数据集提供了标准接口。 虽然保留了传统的基于 Session 的编程模型,但官方现在建议使用 eager execution 进行常规的 Python 开发。tf.function 装饰器可以把代码转换成可以远程执行、序列化、性能优化的图。在 Autograph 的帮助下,能把常规的 Python 控制流直接转成 Tenso...