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无法在jupyter笔记本中导入tensorflow_datasets模块
I am trying tensorflow course from Udacity which uses google colab to write run the code But I want to run the code on m
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jupyternotebook
Anaconda
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将 Tensorflow 数据集 API 创建的数据集拆分为训练和测试?
有谁知道如何将 Tensorflow 中的数据集 API tf data Dataset 创建的数据集拆分为测试和训练 假设你有all dataset的变量tf data Dataset type test dataset all data
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Keras 模型未能减少损失
我提出一个例子 其中tf keras模型无法从非常简单的数据中学习 我在用着tensorflow gpu 2 0 0 keras 2 3 0和Python 3 7 在文章的最后 我给出了重现我观察到的问题的 Python 代码 Data 样
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Keras
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如何访问 tf.data.Dataset.list_files() 收集的文件名?
我在用 file data tf data Dataset list files png 收集图像文件以在 TensorFlow 中进行训练 但希望访问收集的文件名列表 以便执行标签查找 调用 sess run file data 一直不成
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Tensorflow/models 使用 COCO 90 类 ID,尽管 COCO 只有 80 个类别
Tensorflows object detection 项目的标签图包含 90 个类别 尽管 COCO 只有 80 个类别 因此参数num classes在所有示例配置中设置为 90 如果我现在下载并使用COCO 2017数据集 我需要将
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TFRecord
使用回归输出处理张量流中的大型 numpy 数组(51 个输出)
我有一个非常大的数据集 它是一个 npy 文件 其中包含大约 1 5m 个元素 每个元素都是 150x150x3 图像 输出有 51 列 51 个输出 由于数据集无法装入内存 如何加载它并使用它来拟合模型 一种有效的方法是使用 TFReco
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将 SageMaker 管道模式与 tfrecords 的 s3 目录结合使用
我打电话给sagemaker tensorflow TensorFlow fit 当我使用时无限期挂起 没有错误消息Pipe代替File as the input mode 我相应地替换了TensorFlowDataset with Pip
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合并多个 BatchEncoding 或从 BatchEncoding 对象列表创建张量流数据集
在标记标记任务中 我使用转换器标记生成器 它输出 BatchEncoding 类的对象 我分别对每个文本进行标记 因为我需要从文本中提取标签并在标记后重新排列它们 由于子标记 但是 我找不到一种方法可以从 BatchEncoding 对象列
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huggingfacetokenizers
使用 tfds.load() 无法访问 CelebA 数据集
我正在尝试在深度学习项目中使用 CelebA 数据集 我有来自 Kaggle 的压缩文件夹 我想解压缩 然后将图像拆分为训练 测试和验证 但后来发现这在我的设备上是不可能的不那么强大 system 因此 为了避免浪费时间 我想使用 Tens
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image
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tensorflow20
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如何在tf.data.Dataset.map()中使用Keras的predict_on_batch?
我想找到一种使用 Keras 的方法predict on batch inside tf data Dataset map in TF2 0 假设我有一个 numpy 数据集 n data 10 5 my data np random ra
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Keras
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tensorflow20
如何合并两个(或更多)TensorFlow 数据集?
我已获取具有 3 个分区的 CelebA 数据集 如下所示 gt gt gt celeba bldr tfds builder celeb a gt gt gt datasets celeba bldr as dataset gt gt g
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将多个文件输入到 Tensorflow 数据集中
我有以下 input fn def input fn filenames batch size Create a dataset containing the text lines dataset tf data TextLineDatas
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tensorflowserving
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tensorflowestimator
为什么这个数据集实现会耗尽内存?
我跟随这条指令 https www tensorflow org tutorials load data images并编写以下代码来创建图像数据集 COCO2014训练集 http msvocds blob core windows ne
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Tensorflow 数据集:使用不同形状的数据进行批量处理
import tensorflow datasets as tfds import tensorflow as tf def input fn dataset builder tfds builder oxford flowers102 d
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如何使 tf.data.Dataset 在一次调用中返回所有元素?
有没有一种简单的方法来获取整个元素集tf data Dataset 即我想将数据集的批量大小设置为我的数据集的大小 而无需专门向其传递元素数量 这对于验证数据集非常有用 我想一次性测量整个数据集的准确性 我很惊讶没有一种方法可以获取 a 的
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如何将 tf.data.Dataset.padded_batch 与嵌套形状一起使用?
我正在为每个元素构建一个具有两个形状 batch width height 3 和 batch class 的张量的数据集 为了简单起见 我们假设 class 5 你吃什么形状的dataset padded batch 1000 shape
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关于 .shuffle、.batch 和 .repeat 的 Tensorflow 数据集问题
我有一个关于使用 tf Dataset 进行批处理 重复和随机播放的问题 我不清楚如何使用重复和随机播放 我明白那个 batch将决定有多少训练样本将经历随机梯度下降 使用 repeat and shuffle我仍然不清楚 第一个问题 即使
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无法让 Tensorflow 在 macOS M1 Pro 芯片上运行
我一直在尝试进入 ML 领域 并且想学习相关课程 但它需要 Tensorflow 而且我一直在尝试让它在我的系统上运行 我有 2021 款 14 16GB Macbook Pro 配备 M1 Pro 芯片 并且运行的是 Ventura 13
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metal
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如何将从 image_dataset_from_directory 获得的数据集拆分为数据和标签?
我正在尝试使用 Python 在 TensorFlow 中构建 CNN 我已将图像加载到数据集中 如下所示 dataset tf keras preprocessing image dataset from directory train
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Keras
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使用估计器训练 Tensorflow 模型 (from_generator)
我正在尝试使用生成器训练估计器 但我想为每次迭代提供该估计器的样本包 我展示代码 def generator for i in range 100 feats np random rand 4 2 labels np random rand
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