代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 q=data_flow_ops.FIFOQueue(capacity=capacity,dtypes=[input_tensor.dtype.base_dtype],shapes=[element_shape],shared_name=shared_name,name=name)enq=q.enqueue_many([input_tensor])queue_runner.add_queue_runner(queue_runner.QueueRunner(q,[enq],canc...
关于输入流程线的优化可以参考TensorFlow官网上的Input Pipeline Performance Guide,相信你会受益匪浅。 幸运的是,最新的TensorFlow版本提供了tf.data这一套APIs来帮助我们快速实现高效又灵活的输入流水线。在TensorFlow中最常见的加载训练数据的方式是通过Feeding方式,其主要是定义placeholder,然后将通过Session.run()的feed_...
这里给出一个用Hadoop MapReduce编程模式转换为tfrecord文件格式的开源实现:Hadoop MapReduce InputFormat/OutputFormat for TFRecords。由于该实现指定了protobuf的版本,因而可能会跟自己真正使用的hadoop平台自己的protobuf版本不一致,hadoop在默认情况下总是优先使用HADOOP_HOME/lib下的jar包,从而导致运行时错误,遇到这种...
另外当存在多个CPU核心时,这又会涉及到CPU的并行化技术(多线程)来加速数据预处理过程,因为每个训练样本的预处理过程往往是互相独立的。关于输入流程线的优化可以参考TensorFlow官网上的Pipeline Performance Guide(https://www.tensorflow.org/performance/datasets_performance),相信你会受益匪浅。 幸运的是,最新的TensorFlow...
Input pipeline framework. Contribute to tensorflow/transform development by creating an account on GitHub.
然后,创建pipeline数据流。 #定义FilenameQueuefilename_queue = tf.train.string_input_producer(["file%d.csv"%i for i in range(3)]) #定义ExampleQueue example_queue = tf.RandomShuffleQueue( capacity=1000, min_after_dequeue=0, dtypes=[tf.int32,tf.int32], shapes=[[4],[1]] ) ...
1defread_my_file_format(filename_queue):2#Same as above34definput_pipeline(filenames, batch_size, read_threads, num_epochs=None):5filename_queue =tf.train.string_input_producer(6filenames, num_epochs=num_epochs, shuffle=True) 7example_list =[read_my_file_format(filename_queue)8for_in...
input: "FixedLengthRecordDataset/input_pipeline_task10/buffer_size:output:0" device: "/job:worker/task:10/device:CPU:0" } ... 保存模型时生成的文件 checkpoint: 其实就是一个txt文件,存储的是路径信息,我们可以看一下它的内容是什么: 代码语言:txt ...
1. Tensorflow高效流水线Pipeline 2. Tensorflow的数据处理中的Dataset和Iterator 3. Tensorflow生成TFRecord 4. Tensorflow的Estimator实践原理 回到顶部 1. 前言 GPU和TPU可以显著缩短执行单个训练步所需的时间。实现最高性能需要高效的输入流水线,以在当前时间步完成之前为下一步提供数据。tf.data API可以帮助我们构建...
下一个特性就是 Input Pipeline ，不管是初学者还是专家都会对 Input Pipeline 感兴趣，因为 Input Pipeline 使用起来非常痛苦。它主要有两种模式，一种是 Feeding，它优点是可以用 python 灵活处理零距，但是性能很差。而且单线程跑，每一步训练都要等待数据处理的完成，这个对 GPU 来说效率非常低。另外一种方式...