TFRecords文件包含了tf.train.Example 协议内存块(protocol buffer)(协议内存块包含了字段 Features)。我们可以写一段代码获取你的数据, 将数据填入到Example协议内存块(protocol buffer),再将协议内存块序列化为一个字符串, 并且通过tf.python_io.TFRecordWriter 写入到TFRecords文件。 从TFRecords文件中读取数据, 可...
使用TFRecord可以方便地存储和加载这些数据集,提高训练和评估的效率。 实时数据处理:对于需要实时处理的应用,如推荐系统和搜索引擎等,TFRecord可以帮助快速地读取和处理大规模数据集。 数据存储:对于需要长期存储的数据集,如医疗影像数据和卫星遥感数据等,TFRecord可以提供一种高效、可靠的数据存储方式。四、如何使用TFRec...
defread_test(input_file):# 用 dataset 读取 tfrecord 文件 dataset=tf.data.TFRecordDataset(input_file)dataset=dataset.map(_parse_record)iterator=dataset.make_one_shot_iterator()withtf.Session()assess:features=sess.run(iterator.get_next())name=features['name']name=name.decode()img_data=features...
解析tfrecord文件中的所有记录,我们需要使用dataset 的map 方法,如下: 1 dataset = dataset.map(_parse_record) Dataset支持一类特殊的操作:Transformation。一个Dataset通过Transformation变成一个新的Dataset。通常我们可以通过Transformation完成数据变换,打乱,组成batch,生成epoch等一系列操作。常用的Transformation有:map、...
TFRecord 是 tensorflow 内置的文件格式,它是一种二进制文件,具有以下优点: 1. 统一各种输入文件的操作 2. 更好的利用内存,方便复制和移动 3. 将二进制数据和标签(label)存储在同一个文件中 引言 我们先不讲 TFRecord,因为讲了你也不懂,认识几个操作吧 tf.t
TFRecord生成 一、为什么使用TFRecord? 正常情况下我们训练文件夹经常会生成 train, test 或者val文件夹,这些文件夹内部往往会存着成千上万的图片或文本等文件,这些文件被散列存着,这样不仅占用磁盘空间,并且再被一个个读取的时候会非常慢,繁琐。占用大量内存空间(有的大型数据不足以一次性加载)。此时我们TFRecord格...
首先还是总结一下tfrecord好了,这玩意儿无论是单机单卡,单机多卡,还是多机多卡,或者纯cpu都能用得上。 1 什么时候用tfrecord (1)io成为训练效率的瓶颈的时候,典型的表现就是gpu利用率在很高和很低之间震荡不能一直保持高利用率,因为数据流向gpu并参与最终的计算需要时间,这段时间内gpu只能等待,当然,最快速的方式...
TFRecord是TensorFlow提供的一种用于存储序列化数据的二进制格式。它可以更高效地在磁盘上存储大量数据,并且可以在训练时快速读取。TFRecord文件包含了tf.train.Example协议缓冲区(protocol buffers)格式的数据。 2. 创建TFRecordDataset TFRecordDataset类是一个用于读取TFRecord文件的数据集API。它是tf.data.Dataset的一...
TFRecord 是 tensorflow 内置的文件格式,它是一种二进制文件,具有以下优点: 1. 统一各种输入文件的操作 2. 更好的利用内存,方便复制和移动 3. 将二进制数据和标签(label)存储在同一个文件中 引言 我们先不讲 TFRecord,因为讲了你也不懂,认识几个操作吧 ...
TFRecord产生的背景: 一般情况下数据集经常分为 train, test 文件夹,文件夹内部往往会存着成千上万的图片或文本等文件,这些文件被散列存着,不仅占用磁盘空间,读取的时候频繁访问磁盘,会非常慢。TFRecord内部使用了“Protocol Buffer”二进制数据编码方案,它只占用一个内存块,只需要一次性加载一个二进制文件的方式即...