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我有三个不同的 .csv 数据集,我通常使用 pandas 读取它们并训练深度学习模型。每个数据都是一个 n x m 矩阵,其中 n 是样本数,m 是特征数。读取数据后,我进行一些整形,然后使用 feed_dict
将它们提供给我的深度学习模型:
data1 = pd.DataFrame(np.random.uniform(low=0, high=1, size=(10,3)), columns=['A', 'B', 'C'])
data2 = pd.DataFrame(np.random.uniform(low=0, high=1, size=(10,3)), columns=['A', 'B', 'C'])
data3 = pd.DataFrame(np.random.uniform(low=0, high=1, size=(10,3)), columns=['A', 'B', 'C'])
data = pd.concat([data1, data2, data2], axis=1)
# Some deep learning model that work with data
# An optimizer
with tf.compat.v1.Session() as sess:
sess.run(init)
sess.run(optimizer, feed_dict={SOME VARIABLE: data})
但是我的数据现在太大而无法放入内存,我想知道如何使用 tf.data 来读取数据而不是使用 pandas。抱歉,如果我提供的脚本是伪代码而不是我的实际代码。
最佳答案
适用于TF2.0及以上版本。有几种方法可以从 CSV 文件创建数据集:
我相信您正在使用 pandas 读取 CSV 文件然后执行此操作
tf.data.Dataset.from_tensor_slices(dict(pandaDF))
你也可以试试这个
tf.data.experimental.make_csv_dataset
或者这个
tf.io.decode_csv
还有这个
tf.data.experimental.CsvDataset
详情在这里:Load CSV
如果您需要在使用 Pandas 加载之前进行处理,那么您可以按照当前的方法进行操作,而不是执行 pd.concat([data1, data2, data2], axis=1)
,使用concatentate
函数
data1 = pd.DataFrame(np.random.uniform(low=0, high=1, size=(10,3)), columns=['A', 'B', 'C'])
data2 = pd.DataFrame(np.random.uniform(low=0, high=1, size=(10,3)), columns=['A', 'B', 'C'])
data3 = pd.DataFrame(np.random.uniform(low=0, high=1, size=(10,3)), columns=['A', 'B', 'C'])
tf_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(dict(data1))
tf_dataset = tf_dataset.concatentate(tf.data.Dataset.from_tensor_slices(dict(data2)))
tf_dataset = tf_dataset.concatentate(tf.data.Dataset.from_tensor_slices(dict(data3)))
更多关于 concatenate
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