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,...
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.
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...
tf.compat.v1模块含有完整的 TensorFlow 1.x API,且具有其原始的语义。 如果此类转换安全,则 TensorFlow 2.0 升级脚本会将符号转换成 2.0 版本中对应的符号,即脚本能够确认行为在 2.0 版本与 1.x 中完全等效(例如,脚本判断两者是同一个函数,因此将v1.arg_max重命名为tf.argmax)。 升级脚本运行结束后,会留...
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。
tf.contrib.data.sample_from_datasets()并且tf.contrib.data.choose_from_datasets()可以更轻松地从多个数据集中抽样或确定性地选择元素。 tf.contrib.data.make_csv_dataset() 现在支持引用字符串中的换行符,并删除两个不常用的参数。 (C ++)DatasetBase::DebugString()现在为const。
https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/ 手工下载下面四个文件,并存放在“~/.keras/datasets”下的fashion-mnist目录。 train-labels-idx1-ubyte.gz train-images-idx3-ubyte.gz t10k-labels-idx1-ubyte.gz t10k-images-idx3-ubyte.gz ...
和Caffe版本一样,你也需要训练图片和对应的标签索引txt文件。其中标签索引txt文件中一行代表一张图片,内容是图片路径和对应分类的标签,中间用空格隔开,train.txt如下所示: /Users/fanchun/Desktop/视频文件分析/分屏花屏/huapin/flurglitch/page1/Num1.jpg_0.jpg 0 ...