- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我有一个自定义数据集,然后我将其存储为 tfrecord,做
# toy example data
label = np.asarray([[1,2,3],
[4,5,6]]).reshape(2, 3, -1)
sample = np.stack((label + 200).reshape(2, 3, -1))
def bytes_feature(values):
"""Returns a TF-Feature of bytes.
Args:
values: A string.
Returns:
A TF-Feature.
"""
return tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[values]))
def labeled_image_to_tfexample(sample_binary_string, label_binary_string):
return tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
'sample/image': bytes_feature(sample_binary_string),
'sample/label': bytes_feature(label_binary_string)
}))
def _write_to_tf_record():
with tf.Graph().as_default():
image_placeholder = tf.placeholder(dtype=tf.uint16)
encoded_image = tf.image.encode_png(image_placeholder)
label_placeholder = tf.placeholder(dtype=tf.uint16)
encoded_label = tf.image.encode_png(image_placeholder)
with tf.python_io.TFRecordWriter("./toy.tfrecord") as writer:
with tf.Session() as sess:
feed_dict = {image_placeholder: sample,
label_placeholder: label}
# Encode image and label as binary strings to be written to tf_record
image_string, label_string = sess.run(fetches=(encoded_image, encoded_label),
feed_dict=feed_dict)
# Define structure of what is going to be written
file_structure = labeled_image_to_tfexample(image_string, label_string)
writer.write(file_structure.SerializeToString())
return
def read_tfrecord_low_level():
data_path = "./toy.tfrecord"
filename_queue = tf.train.string_input_producer([data_path], num_epochs=1)
reader = tf.TFRecordReader()
_, raw_records = reader.read(filename_queue)
decode_protocol = {
'sample/image': tf.FixedLenFeature((), tf.int64),
'sample/label': tf.FixedLenFeature((), tf.int64)
}
enc_example = tf.parse_single_example(raw_records, features=decode_protocol)
recovered_image = enc_example["sample/image"]
recovered_label = enc_example["sample/label"]
return recovered_image, recovered_label
最佳答案
我不确定为什么存储编码的 png 会导致评估不起作用,但这是解决该问题的可能方法。既然你提到你想使用 tf.data
创建输入管道的方法,我将展示如何在您的玩具示例中使用它:
label = np.asarray([[1,2,3],
[4,5,6]]).reshape(2, 3, -1)
sample = np.stack((label + 200).reshape(2, 3, -1))
def _bytes_feature(value):
return tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[value]))
writer = tf.python_io.TFRecordWriter("toy.tfrecord")
example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
'label_raw': _bytes_feature(tf.compat.as_bytes(label.tostring())),
'sample_raw': _bytes_feature(tf.compat.as_bytes(sample.tostring()))}))
writer.write(example.SerializeToString())
writer.close()
tf.data.TFRecordDataset
读回数据和
tf.data.Iterator
类(class):
filename = 'toy.tfrecord'
# Create a placeholder that will contain the name of the TFRecord file to use
data_path = tf.placeholder(dtype=tf.string, name="tfrecord_file")
# Create the dataset from the TFRecord file
dataset = tf.data.TFRecordDataset(data_path)
# Use the map function to read every sample from the TFRecord file (_read_from_tfrecord is shown below)
dataset = dataset.map(_read_from_tfrecord)
# Create an iterator object that enables you to access all the samples in the dataset
iterator = tf.data.Iterator.from_structure(dataset.output_types, dataset.output_shapes)
label_tf, sample_tf = iterator.get_next()
# Similarly to tf.Variables, the iterators have to be initialised
iterator_init = iterator.make_initializer(dataset, name="dataset_init")
with tf.Session() as sess:
# Initialise the iterator passing the name of the TFRecord file to the placeholder
sess.run(iterator_init, feed_dict={data_path: filename})
# Obtain the images and labels back
read_label, read_sample = sess.run([label_tf, sample_tf])
_read_from_tfrecord()
是:
def _read_from_tfrecord(example_proto):
feature = {
'label_raw': tf.FixedLenFeature([], tf.string),
'sample_raw': tf.FixedLenFeature([], tf.string)
}
features = tf.parse_example([example_proto], features=feature)
# Since the arrays were stored as strings, they are now 1d
label_1d = tf.decode_raw(features['label_raw'], tf.int64)
sample_1d = tf.decode_raw(features['sample_raw'], tf.int64)
# In order to make the arrays in their original shape, they have to be reshaped.
label_restored = tf.reshape(label_1d, tf.stack([2, 3, -1]))
sample_restored = tf.reshape(sample_1d, tf.stack([2, 3, -1]))
return label_restored, sample_restored
[2, 3, -1]
,您也可以将其存储到 TFRecord 文件中,但为简单起见,我没有这样做。
关于tensorflow - 如何使用 tf.data API 读取(解码)tfrecords,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52099863/
我想将模型及其各自训练的权重从 tensorflow.js 转换为标准 tensorflow,但无法弄清楚如何做到这一点,tensorflow.js 的文档对此没有任何说明 我有一个 manifest
我有一个运行良好的 TF 模型,它是用 Python 和 TFlearn 构建的。有没有办法在另一个系统上运行这个模型而不安装 Tensorflow?它已经经过预训练,所以我只需要通过它运行数据。 我
当执行 tensorflow_model_server 二进制文件时,它需要一个模型名称命令行参数,model_name。 如何在训练期间指定模型名称,以便在运行 tensorflow_model_s
我一直在 R 中使用标准包进行生存分析。我知道如何在 TensorFlow 中处理分类问题,例如逻辑回归,但我很难将其映射到生存分析问题。在某种程度上,您有两个输出向量而不是一个输出向量(time_t
Torch7 has a library for generating Gaussian Kernels在一个固定的支持。 Tensorflow 中有什么可比的吗?我看到 these distribu
在Keras中我们可以简单的添加回调,如下所示: self.model.fit(X_train,y_train,callbacks=[Custom_callback]) 回调在doc中定义,但我找不到
我正在寻找一种在 tensorflow 中有条件打印节点的方法,使用下面的示例代码行,其中每 10 个循环计数,它应该在控制台中打印一些东西。但这对我不起作用。谁能建议? 谢谢,哈米德雷萨, epsi
我想使用 tensorflow object detection API 创建我自己的 .tfrecord 文件,并将它们用于训练。该记录将是原始数据集的子集,因此模型将仅检测特定类别。我不明白也无法
我在 TensorFlow 中训练了一个聊天机器人,想保存模型以便使用 TensorFlow.js 将其部署到 Web。我有以下内容 checkpoint = "./chatbot_weights.c
我最近开始学习 Tensorflow,特别是我想使用卷积神经网络进行图像分类。我一直在看官方仓库中的android demo,特别是这个例子:https://github.com/tensorflow
我目前正在研究单图像超分辨率,并且我设法卡住了现有的检查点文件并将其转换为 tensorflow lite。但是,使用 .tflite 文件执行推理时,对一张图像进行上采样所需的时间至少是使用 .ck
我注意到 tensorflow 的 api 中已经有批量标准化函数。我不明白的一件事是如何更改训练和测试之间的程序? 批量归一化在测试和训练期间的作用不同。具体来说,在训练期间使用固定的均值和方差。
我创建了一个模型,该模型将 Mobilenet V2 应用于 Google colab 中的卷积基础层。然后我使用这个命令转换它: path_to_h5 = working_dir + '/Tenso
代码取自:- http://adventuresinmachinelearning.com/python-tensorflow-tutorial/ import tensorflow as tf fr
好了,所以我准备在Tensorflow中运行 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits() 函数。 据我了解,“logit”应该是概率的张量,每个对应于某个像素的
tensorflow 服务构建依赖于大型 tensorflow ;但我已经成功构建了 tensorflow。所以我想用它。我做这些事情:我更改了 tensorflow 服务 WORKSPACE(org
Tensoflow 嵌入层 ( https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/Embedding ) 易于使用, 并且有大量的文
我正在尝试使用非常大的数据集(比我的内存大得多)训练 Tensorflow 模型。 为了充分利用所有可用的训练数据,我正在考虑将它们分成几个小的“分片”,并一次在一个分片上进行训练。 经过一番研究,我
根据 Sutton 的书 - Reinforcement Learning: An Introduction,网络权重的更新方程为: 其中 et 是资格轨迹。 这类似于带有额外 et 的梯度下降更新。
如何根据条件选择执行图表的一部分? 我的网络有一部分只有在 feed_dict 中提供占位符值时才会执行.如果未提供该值,则采用备用路径。我该如何使用 tensorflow 来实现它? 以下是我的代码
我是一名优秀的程序员,十分优秀!