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Tensorflow 数据集 API:dataset.batch(n).prefetch(m) 预取 m 个批次或样本?
如果我使用 dataset batch n prefetch m 将预取 m 个批次或 m 个样本 The Dataset prefetch m 转换预取m其直接输入的元素 在这种情况下 由于其直接输入是dataset batch n 该数
tensorflowdatasets
特征列嵌入查找
我一直在使用tensorflow中的数据集和feature columns https developers googleblog com 2017 11 introducing tensorflow feature columns htm
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仅当启用 Eager Execution 时才支持 TensorFlow 2.0 dataset.__iter__()
我在 TensorFlow 2 中使用以下自定义训练代码 def parse function filename filename2 image read image fn def ret1 return image read image
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tensorflow20
具有 tf 数据集输入的 Tensorflow keras
我是张量流 keras 和数据集的新手 谁能帮我理解为什么下面的代码不起作用 import tensorflow as tf import tensorflow keras as keras import numpy as np from
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tensorflow
Keras
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改变batch()、shuffle()和repeat()顺序时的输出差异
我创建了一个张量流数据集 使其可重复 对其进行洗牌 将其分成批次 并构造了一个迭代器来获取下一批 但是当我这样做时 有时元素是重复的 在批次内和批次之间 特别是对于小型数据集 为什么 与您自己的答案中所述不同 不 洗牌然后重复并不能解决你的
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tensorflowdatasets
如何在张量流中将“张量”转换为“numpy”数组?
我正在尝试在 tesnorflow2 0 版本中将张量转换为 numpy 由于 tf2 0 已启用急切执行 因此它应该默认工作并且在正常运行时也工作 当我在 tf data Dataset API 中执行代码时 它给出了一个错误 属性错误
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tensorflow
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tensorflow20
Keras ImageDataGenerator 用于多个输入和基于图像的目标输出
我有一个模型 它以两个图像作为输入并生成单个图像作为目标输出 我的所有训练图像数据都位于以下子文件夹中 input1 input2 target 我可以使用ImageDataGenerator类和方法如flow from directory
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Keras
tensorflowdatasets
tfkeras
使用 Dataset API 生成平衡的小批量
我对新数据集 API tensorflow 1 4rc1 有疑问 我有一个关于标签的不平衡数据集0 and 1 我的目标是在预处理过程中创建平衡的小批量 假设我有两个过滤后的数据集 ds pos dataset filter lambda
tensorflow
tensorflowdatasets
如何使用 Tensorflow 数据集管道进行可变长度输入?
我正在 Tensorflow 中通过不同长度的数字序列数据集训练循环神经网络 并一直在尝试使用tf data用于创建高效管道的 API 但是我似乎无法让这个东西发挥作用 我的方法 我的数据集是一个 NumPy 形状数组 10000 32 2
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tensorflow
pipeline
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将大数据加载到 TensorFlow 2.0 中,而不将其加载到 RAM 上
我已经处理并保存了大量视频和音频文件数据集 大约 8 到 9 GB 的数据 数据保存为 2 个 numpy 数组 每个数组对应一种模态 文件的形状为 number of examples maximum time length featur
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NumPy
tensorflow
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Tensorflow Dataset.from_generator 失败并出现 pyfunc 异常
我正在根据需要尝试tensorflow的nightly 1 4Dataset from generator将一些可变长度的数据集拼接在一起 这个简单的代码 想法来自here import tensorflow as tf Dataset t
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tensorflow
Generator
yield
tensorflowdatasets
Tensorflow 数据集 API 中的过采样功能
我想问一下目前的数据集API是否允许实现过采样算法 我处理高度不平衡的阶级问题 我认为在数据集解析 即在线生成 过程中对特定类进行过采样会很好 我已经看到了rejection resample函数的实现 但是这会删除样本而不是复制它们 并且
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tensorflow
sampling
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使用tensorflow的数据集管道,如何*命名*“map”操作的结果?
我有下面的地图函数 可运行的示例 它输入一个string并输出一个string and an integer in tf data Dataset from tensor slices我将原始输入命名为 filenames 但是当我从地图函
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Dictionary
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mapping
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使用 feed_dict 比使用数据集 API 快 5 倍以上?
我创建了一个 TFRecord 格式的数据集进行测试 每个条目包含 200 列 名为C1 C199 每个都是一个字符串列表 和一个label列来表示标签 创建数据的代码可以在这里找到 https github com codescv tf
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tensorflowdatasets
将多个 TensorFlow 数据集交错在一起
当前的 TensorFlow 数据集交错功能基本上是一个交错平面地图 将单个数据集作为输入 考虑到当前的 API 将多个数据集交错在一起的最佳方法是什么 假设它们已经建成 并且我有一份清单 我想交替地从它们中生成元素 并且我想支持具有超过
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tensorflowdatasets
tf.data 内存泄漏
我正在创建一个tf data Dataset在 for 循环中 我注意到每次迭代后内存并没有像人们预期的那样被释放 有没有办法向 TensorFlow 请求释放内存 我尝试使用tf reset default graph 我尝试打电话del
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memoryleaks
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