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...
由于TensorFlow的API变化迅速且兼容性感人,因此本文均使用的截至2022年4月16日最新版的TensorFlow(tf)及相关库,主要包括:TensorFlow(v2.8.0),TensorFlow Datasets(tfds v4.0.1)和TensorFlow Text(tf_text v2.8.1),如遇bug,请首先检查TensorFlow相关库的版本。
pytorch和python 对应 然后去官网查看py和pytorch的版本对应关系: GitHub – pytorch/vision: Datasets, Transforms and Models specific to Computer Vision 其实基本上3.8-3.11这个版本的python都是支持2.0以上版本的 torch 的。 找到合适的对应的版本就去官网找命令下载就行。
5 Datasets=Datasets.shuffle(1000).repeat() # 对于训练数据,需要打乱(shuffle)、重复(repeat)6 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...
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。
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的——只有经过input function处理后,数据才可以被DNNRegressor识别。听上去这么厉害,它到底是如...
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。 pipinstalltensorflow==2.1.0# 安装最新版的TF Tips: 如果国外的源安装比较慢,可以使用下面的命令来指定国内的源安装: ...
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 # InputFunPredict函数,测试数据所用的Input函数 def InputFunPredict(Features,BatchSize): return tf.data.Dataset.from_tensor_slices(dict(Features)).batch(BatchSize...