# 迭代函数，通过传递的stop数据进行迭代def build_data(stop): i = 0 while i<stop: yield i i += 1# 调用迭代函数，并传入迭代次数ds_counter = tf.data.Dataset.from_generator(build_data, args=[5], output_types=tf.int32, output_shapes = (),)for data in ds_counter: print ...
# 迭代函数,通过传递的stop数据进行迭代def build_data(stop): i = 0 while i<stop: yield i i += 1# 调用迭代函数,并传入迭代次数ds_counter = tf.data.Dataset.from_generator(build_data, args=[5], output_types=tf.int32, output_shapes = (),)for data in ds_counter: print (data) 示例代...
# 迭代函数,通过传递的stop数据进行迭代def build_data(stop):i = 0while i<stop:yield ii += 1# 调用迭代函数,并传入迭代次数ds_counter = tf.data.Dataset.from_generator(build_data, args=[5], output_types=tf.int32, output_shapes = (),)for data in ds_counter:print (data) 示例代码输出(...
创建方式 - 从一个tf.data.Dataset对象到另一个tf.data.Dataset对象 创建train/val dataset对象时,常用的三个方法batch、repeat、shuffle 参考 本文主要参考tensorflow的官方文档tf.data: Build TensorFlow input pipelines tf.data模块的作用 tf.data模块提供了从原始数据源到train/eval batch数据的一整套管道流程服务...
通过python构建迭代器方式,将数据传递到tf.data, 示例代码如下: # 迭代函数,通过传递的stop数据进行迭代 def build_data(stop): i = 0 while i示例代码输出(迭代5次的Tensor): tf.Tensor(0, shape=(), dtype=int32) tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int32) ...
GitHub is where people build software. More than 100 million people use GitHub to discover, fork, and contribute to over 420 million projects.
tf.data就是这样一个容易使用,快速高效,能从各种数据源中读取数据,完整所有数据预处理工作的库 tf.data会预取数据(prefetch data),并行执行数据解码(extraction)和转换(transformation) TensorFlow的ELT数据输入模型 ELT模型的代码实现.png ImageNet-Resnet50 input data processing time with tf.data vs. NVIDIA DALI...
LocalTrajectoryData结构,它由两部分组成,节点(Node)固定就不变的local_slam_data,其它则会按当时状态实时计算。可近似认为一个节点(Node)对应一帧点云,一次LocalTrajectoryBuilder2D::AddRangeData后会生成一个节点,也就是说,一次AddRangeData后,PublishLocalTrajectoryData得到的LocalTrajectoryData中的local_slam_data才...
tf.data.Dataset:表示一系列元素,其中每个元素包含一个或多个 Tensor 对象。 tf.data.Iterator:提供了从数据集中提取元素的主要方法。返回时并获取dataset的下一个元素。 1、数据集结构 ①创建dataset,tf.data.Dataset.from_tensor_slices 将list np tf数据初始化为dataset数据类型;每个数据集dataset包含多个元素,每个...
tf.data可以在每秒读取13000张图片,官网上有一页专门介绍输入数据pipeline的效率。输入输入的pipeline分为以下三步(ETL) 分别是从数据源头处读取数据(Extract)(比如内存,磁盘,远程服务器,云端)、对数据做一系列的变换(Transform)、载入CPU或者GPU(Load)等等,下面是一个例子,ETL分别代表这三个步骤: ...