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tensorflow - 如何为 tensorflow 准备我自己的数据?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-04 08:51:36 26 4
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我在 ubuntu 14.04 上安装了 Tensorflow。我已完成 MNIST For ML Beginners教程。我明白了。

也不,我尝试使用我自己的数据。我的训练数据为 T[1000][10]。标签是 L[2]、1 或 0。

我如何访问我的数据 mnist.train.images ?

最佳答案

在 input_data.py 中,这两个函数完成了主要工作。

1.下载

def maybe_download(filename, work_directory):
"""Download the data from Yann's website, unless it's already here."""
if not os.path.exists(work_directory):
os.mkdir(work_directory)
filepath = os.path.join(work_directory, filename)
if not os.path.exists(filepath):
filepath, _ = urlretrieve(SOURCE_URL + filename, filepath)
statinfo = os.stat(filepath)
print('Succesfully downloaded', filename, statinfo.st_size, 'bytes.')
return filepath

2 图像到 nparray
def extract_images(filename):
"""Extract the images into a 4D uint8 numpy array [index, y, x, depth]."""
print('Extracting', filename)
with gzip.open(filename) as bytestream:
magic = _read32(bytestream)
if magic != 2051:
raise ValueError(
'Invalid magic number %d in MNIST image file: %s' %
(magic, filename))
num_images = _read32(bytestream)
rows = _read32(bytestream)
cols = _read32(bytestream)
buf = bytestream.read(rows * cols * num_images)
data = numpy.frombuffer(buf, dtype=numpy.uint8)
data = data.reshape(num_images, rows, cols, 1)
return data

根据您的数据集和位置,您可以调用:
local_file = maybe_download(TRAIN_IMAGES, train_dir)
train_images = extract_images(local_file)

查看完整源代码 https://github.com/nlintz/TensorFlow-Tutorials/blob/master/input_data.py .

关于tensorflow - 如何为 tensorflow 准备我自己的数据?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/36821930/

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