如代码中所示:第二行和第三行的差别在于load_data() 函数中的参数num_words=10000 解释: 参数(num_words=10000)将数据限定为前10000个最常出现的单词,如果数据集中存在大于10000的单词,则令其为2,看不太明白的话接着往下看。 用代码解释: 上面的代码中我用来举例的数据集是路透社数据集(reuters),该数据集中...
用于从文件夹中的图像文件直接生成一个tf.data.Dataset对象，这个对象可以很容易地用于训练和验证机器学习...
tfds.load:一个方便的方法,用于构建一个builder,下载数据,并创建一个输入管道,返回一个tf.data.Dataset对象。 TFDS极大地简化了数据加载和处理的流程,使得开发者可以更加高效地处理大型数据集,并为机器学习任务提供准备好的数据。如果你正在使用TensorFlow进行机器学习和深度学习的项目,TFDS会是一个非常有用的工具。 大...
sess.run(init) saver_path= saver.save(sess,'templates/save_net.ckpt')print("save path in --", saver_path)# load saved Variable's dataW = tf.Variable(np.arange(2).reshape((1, 2)), dtype=tf.float32)# 2, 2) 二行两列b= tf.Variable(np.arange(2).reshape((2, 2)), dtype=tf...
前面的推文中我们说过,在加载数据和预处理数据时使用tf.data.Dataset对象将极大将我们从建模前的数据清理工作中释放出来,那么,怎么将自定义的数据集加载为DataSet对象呢?这对很多新手来说都是一个难题,因为绝大多数案例教学都是以mnist数据集作为例子讲述如何将数据加载到Dataset中,而英文资料对这方面的介绍隐藏得有点...
在上面的代码中,我们使用了TensorFlow的Keras API中的mnist.load_data函数来加载数据集,然后使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices函数将其转换为tf.data.Dataset对象。最后,我们使用dataset.take(n)函数显示数据集中的前n个元素。这只是一个基本的示例,你可以根据需要进行更多的数据处理和转换。需要注意的是,使用新...
(1)数据加载到内存:通过tf.keras.datasets.xxx.load_data()函数将经典数据集自动加载到内存。其中xxx代表具体的数据集名称如CIFAR10、MINIST,TensorFlow会默认将数据缓存在用户目录下的.keras/datasets文件夹下。 (2)数据转为Dataset对象:数据加载到内存后,需要转换成Dataset对象,才能使用tensorflow提供的...
Load data:加载数据 Build model:建立模型 Train-Val-Test:训练和测试 Transfer Learning:迁移模型 加载数据 首先对数据进行预处理,把像素值的Numpy类型转换为Tensor类型,并归一化到[0~1]。把数据集的标签做one-hot编码。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
with np.load("./MNIST_data/mnist.npz") as f: x_train, y_train = f['x_train'], f['y_train'] x_train = np.expand_dims(x_train,axis=-1) x_test, y_test = f['x_test'], f['y_test'] x_test = np.expand_dims (x_test, axis=-1) ...
在上述代码中,我们首先使用mnist.load_data()函数加载了MNIST手写数字数据集,并将其分为训练集和测试集。然后,我们对训练集和测试集进行了数据预处理,将像素值缩放到0~1之间,并使用softmax函数进行分类预测。接下来,我们构建了一个简单的手写字体识别模型,使用卷积神经网络进行特征提取和分类,并使用交叉熵损失函数和...