def_save(obj,zip_file,pickle_module,pickle_protocol):serialized_storages={}# 暂存具体数据内容以及其对应的keydefpersistent_id(obj):iftorch.is_storage(obj):# 如果是需要存储的数据内容storage_type=normalize_storage_type(type(obj))# 存储类型,int, float, ...obj_key=str(obj._cdata)# 数据内容对...
我一贯的理解是:比如num_workers为4,那么每个worker计算一个batch,因为本机多核且大于4,讲道理4个worker并行处理,因此时间为num_workers=0的1/4才合理,那原因是为何呢?(这个实验本来是为了load audio数据,其实在audio上作类似实验也是一致的现象) 补充了一个实验,尝试用ray读取,代码如下, 代码语言:javascript 复...
针对大规模数据的训练有许多应对思路,其中一个方式是将预处理后的数据序列化,存储为支持快速流式读取的文件格式,比如 TensorFlow 中的 TFRecord ,MXNet 使用的 RecordIO,简单且有效。而上述的 map-style 显然是不支持流式读取这种方式的,因此在 PyTorch 1.2 引入了一个 iter-style 的 IterableDataset ,以支持流式...
在TF 中,一个张量如下表述: my_tensor= tf.constant(0., shape=[6,3,7]) print(my_tensor) # ->Tensor("Const_...在 TensorFlow 中用tensor数据结构来代表所有的数据, 计算图中, 操作间传递的数据都是tensor。 ...张量可以用我们所说的形状来描述:我们用列表(或元祖)来描述我们的张量的每个维...
在Tensorflow数据集中过滤NaN值 、、、 是否有一种简单的方法可以从一个nan tensorflow.data.Dataset 实例中过滤包含值的所有条目?就像潘达斯中的dropna 方法? 简短的例子: import numpy as np import tensorflow as tf X = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([[1,2,3], [0,0,0], [np.nan,np.nan,np...