- 17 Category Flower Dataset. Maria-Elena Nilsback and Andrew Zisserman. Links: - [AlexNet Paper](http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf) - [Flower Dataset (17)](http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/flowers/17/) """ from _...
Classification with Deep Convolutional Neural Networks. NIPS, 2012. - 17 Category Flower Dataset. Maria-Elena Nilsback and Andrew Zisserman. Links: - [AlexNet Paper](http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf) - [Flower Dataset (17)](Visu...
image_folder = "path/to/your/flowers/images" output_file = "path/to/your/output/tfrecord/dataset.tfrecord" input_file = "path/to/your/input/tfrecord/dataset.tfrecord" output_file = output_file + ".indexed" serialized_dataset = load_dataset(input_file, output_file) images, labels = pre...
import tensorflow as tf from datasets import flowers slim = tf.contrib.slim # Selects the 'validation' dataset. dataset = flowers.get_split('validation', DATA_DIR) # Creates a TF-Slim DataProvider which reads the dataset in the background # during both training and testing. provider = slim...
tf.data.DatasetAPI支持写入的描述性和高效的输入管线。Dataset用法遵循一个常见模式: 从输入数据创建源数据集。 应用数据集转换来预处理数据。 迭代数据集并处理元素。 迭代以流式方式发生,因此不需要将完整数据集放入内存中。...tf.data.dataset使用 参考https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/data/...
--dataset_name=flowers --dataset_dir=images_data/flowers 1. 2. 3. 下载完以后,目录内容如下, 可以看到,数据集被转成tfrecord格式了。tfrecord格式是tensorflow推荐的数据集格式,将原始文件转成tensorflow格式,在运行中通过多线程读取,可以减小主线程训练负担,让训练更高效。
通过改变 model_spec 参数，你可以很容易地尝试不同的模型。对于小数据集，如 tf_flowers，你可以达到 92% 的准确率，而且只需要几分钟时间，训练 5 个 epoch。如果训练更多 epoch，采用更多数据，或者微调整个模型，效果还能更好。模型建立好以后，可以将其构建为移动端 app。App 会自动下载在 ImageNet 数据集上...
importtensorflow as tfimporttensorflow_datasets as data#(3)定义训练参数和模型对象,数据集对象num_epochs = 5batch_size= 19#一批数据的数量learning_rate = 0.001#学习率#根据第一个参数名称来下载数据集print(data.list_builders())#打印显示所有的数据集名称,用load加载dataset = data.load("tf_flowers",sp...
TensorFlow 初学-数据读取 TFRecord Dataset 在用cnn完成oxflower17分类任务时遇到的一些问题和解决方案,记录一下。 开始按照Tensorflow创建和读取17flowers数据集[1]的方法用TFRecord读取数据集,由于返回的是tf.Tensor格式的数据,不能feed给网络,报如下错误: TypeError: The value of a feed cannot be ......
"""x['image']=tf.image.resize(x['image'],(target_size,target_size))x['image']/=255.x['image']=2*x['image']-1returnx['image'],x['label']deftrain():# using mobilenetv2 classify tf_flowers datasetdataset,_=tfds.load('tf_flowers',with_info=True)train_dataset=dataset['train']...