1. 简介Datasets和Estimators是Tensorflow中两个最重要的模块: Dataset是创造input pipeline的最佳实践Estimator是一个封装好的比较高层的创建Tensorflow模型的方法,Estimator包括预先训练好的模型,也可以用来…
import tensorflow as tf import numpy as np # 切分传入Tensor的第一个维度,生成相应的dataset。 dataset1 = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])) # 如果传入字典,那切分结果就是字典按值切分,元素型如{"a":[1],"b":[x,x]} dataset2 = tf.data.Dataset.f...
tf.data.Dataset.from_tensor_slices返回的ds具有很多实用的方法用来操作数据集,例如:shuffle、batch、repeat等,方便后来加载进模型进行训练。 5. 加载图片数据集: 为了高效的从硬盘加载进内存,我们采用了Tensorflow的缓存技术,并且在图片数据远大于内存RAM大小时,仍然可以获得较高的性能。 BATCH_SIZE = 32 ds = imag...
一、Dataset的创建: 在TensorFlow中,我们可以通过以下几种方式来创建Dataset: 1.从TensorFlow的张量(Tensor)中创建Dataset,可以使用`tf.data.Dataset.from_tensor_slices()`方法。 2.从Python的数组中创建Dataset,可以使用`tf.data.Dataset.from_tensor_slices()`方法。 3.从文本文件中创建Dataset,可以使用`tf.data...
在tensorflow的官方文档是这样介绍Dataset数据对象的: Dataset可以用来表示输入管道元素集合(张量的嵌套结构)和“逻辑计划“对这些元素的转换操作。在Dataset中元素可以是向量,元组或字典等形式。 另外,Dataset需要配合另外一个类Iterator进行使用,Iterator对象是一个迭代器,可以对Dataset中的元素进行迭代提取。
打乱函数(shuffle())：随机打乱数据集的顺序。分批函数(batch())：设置每次操作中获取的数据个数。示例如下：import tensorflow as tf import numpy as np 特征 = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9], np.float32)标签 = np.array([0,0,0,0,1,1,1,1,1])训练数据 = tf.data.Dataset....
import tensorflow as tf import numpy as np print(tf.__version__) #1 range dataset1 = tf.data.Dataset.range(5) print(type(dataset1)) for i in dataset1: print(i) print("numpy ", i.numpy()) #2 from_generator def call_count(stop): i=0 while(i<stop): print(f"第{i}次调用")...
Datasets与Estimators是Tensorflow中核心模块，Dataset主要用来创建数据输入pipeline，简化模型训练过程。其基本概念为Dataset，一个表示List[element]的基类，其中元素包含一个或多个Tensor对象。Dataset有三个子类与一个迭代器实例Iterator。通过Iterator的get_next()方法，可yield出下一个元素。构建Dataset的几种...
一、资料 参考原文: TensorFlow全新的数据读取方式:Dataset API入门教程 API接口简介: TensorFlow的数据集 二、背景 注意,在TensorFlow 1.3中,Dataset API是放在contrib包中的: 而在TensorFlow 1.4中,Dataset AP
第三步:将dataframe转换为tensorflow dataset 在这一步中,我们将使用tensorflow的`from_tensor_slices`方法将dataframe转换为tensorflow dataset。`from_tensor_slices`方法可以接受一个numpy数组,pandas dataframe或者一个python生成器作为输入,并返回一个tensorflow dataset对象。 python dataset = tf.data.Dataset.from_tens...