tensorflow、Dataset、Iterator、深度

TensorFlow之数据集（dataset）

TensorFlow之数据集（dataset）学习记录数据集的基本使用方法数组创建数据集文本文档创建数据集TFRecord文件创建数据集数据集的高层操作mapshufflebatchrepeat 学习记录前面学习过队列和线程用于读取训练数据，今天...

TensorFlow深度学习：5.1.数据管道Dataset

标签： tensorflow 深度学习机器学习

数据管道Dataset1.构建数据管道1.1.从Numpy array构建数据管道1.2.从 Pandas DataFrame构建数据管道1.3.从Python generator构建数据管道1.4.从csv文件构建数据管道1.5 从文本文件构建数据管道1.6.从文件路径构建数据...

Tensorflow Dataset 中的 Iterator概念介绍

标签： tensorflow iterator 深度学习

Tensorflow 现在将 Dataset 作为首选的数据读取手段，而 Iterator 是 Dataset 中最重要的概念。这篇文章的目的是，以官网文档为基础，较详细的介绍 Iterator 的用法。 1. Dataset 和 Iterator 的关系在文章开始之前...

TensorFlow Dataset的使用

标签： TensorFlow

内容摘自 --《TensorFlow 实战Google深度学习框架》第二版 1.4 版本以后，数据集框架从tf.contrib.data 迁移到 tf.data，它被TensorFlow推荐作为输入数据的首选框架。由于训练数据通常无法全部写入内存中，从...

详解Tensorflow数据读取Dataset与Iterator

标签： tensorflow、Dataset、Iterator、深度

tf.data的结构介绍（Dataset 与 Iterator） Dataset的使用详解（1）Dataset的属性（2）从内存中读取数据（3）从文件中读取数据（4）单元素及多元素处理（变换）（5）数据集处理（6）模型训练的相关数据...

tensorflow中的dataset和iterator

【Tensorflow】Dataset 中的 Iterator

Tensorflow 现在将 Dataset 作为首选的数据读取手段，而 Iterator 是 Dataset 中最重要的概念。这篇文章的目的是，以官网文档为基础，较详细的介绍 Iterator 的用法。 Dataset 和 Iterator 的关系在文章开始之前，...

2. Tensorflow Dataset

标签： tensorflow 深度学习人工智能

2.Tensorflow Dataset 1. from_tensor_slices 从tensor中切片建立数据集 1.x版本示例, 示例为1.2.0： dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) #创建Dataset对象 iterator = ...

TensorFlow数据处理中的Dataset和Iterator

标签： tensorflow neo4j 人工智能

在TensorFlow中，Dataset和Iterator是处理数据的核心组件。通过合理地选择Dataset的操作方法和Iterator的类型，我们可以高效地处理大规模的数据集，并将其用于模型的训练和评估。Dataset是TensorFlow中用于表示序列...

使用TensorFlow Dataset读取数据

标签： Tensorflow dataset 深度学习

在使用TensorFlow构建模型并进行训练时，如何读取数据并将数据恰当地送进模型，是一个首先需要考虑的问题。以往通常所用的方法无外乎以下几种： 1.建立placeholder，然后使用feed_dict将数据feed进placeholder进行...

Tensorflow dataset API 的使用

Tensorflow 作为深度学习最流行的框架之一，对于初学者来说，其数据处理的 API 其实并不算友好，从早期的 feed dic, 到后来的 tf-record, 再到现在的 dataset, 这个框架的高度封装造成了其很多 API 的高度抽象， ...

Tensorflow Dataset使用

标签：深度学习 tensorflow

记录tensorflow的使用方法一、Dataset使用 # from_tensor_slices：表示从张量中获取数据。 # make_one_shot_iterator():表示只将数据读取一次，然后就抛弃这个数据了。 input_data = [1,2,3,5,8] dataset = tf....

Tensorflow Dataset API详解

标签： tensorflow DataSet API

Tensorflow是一个十分受欢迎的深度学习框架。为了提高框架的性能和易使用性，随着版本的迭代，tensorflow逐步添加了许多高级API。这些高级API中，有一部分是对原来API的更高级封装，还有一部分就是为了提高性能...

关于tensorflow的dataset执行map的问题

标签： tensorflow 深度学习机器学习

对一个包含dataset的dataset，比如这种window过后的玩意儿如果对这种dataset执行map，在map里对子元素的dataset进行遍历，就会出现内存泄漏并且卡死

Tensorflow的DataSet的使用

标签： tensorflow python 深度学习

Dataset类是TensorFlow非常流行的存储数据的格式。常用来作为输入输出。data模块主要的用途就是通过这种方法创建Dataset。经常将自变量X数据以及target数据以元组的形式包裹，如，创建Dataset。模型的fit()方法可以...

Tensorflow.Dataset中map，shuffle，repeat，batch的总结

标签： tensorflow 深度学习机器学习

Dataset API是TensorFlow 1.3版本中引入的一个新的模块，主要服务于数据读取，构建输入数据的pipeline。 Google官方给出的Dataset API中的类图：我们本文只关注Dataset的一类特殊的操作：Transformation，即map，...

深入浅出TensorFlow2函数——tf.data.Dataset.batch

标签： tensorflow batch 人工智能

函数：batch(batch_size, drop_remainder=False, num_parallel_calls=None, deterministic=None,name=None) 该函数可以将此数据集的连续元素合并到batch中。...list(dataset.as_numpy_iterator()) # [ar

关于tensorflow dataset API(map) 的一些学习记录----NMT

标签： tensorflow 深度学习数据处理 nmt

关于tensorflow dataset API(map) 的一些学习记录----NMT dataset最基本的功能是创建数据集及使用数据集。创建数据集： 1 `#词表 src_vocab_table = lookup_ops.index_table_from_tensor(tf.constant([&...

Tensorflow2.0学习（13）：在Tf1.0中使用Dataset

标签： tensorflow 深度学习 python

Dataset dataset的构建 tf.data.Dataset.from_tensor_slices() dataset的读取 ...iterator = dataset.make_one_shot_iterator()从dataset中实例化了一个iterator，这个iterator是一个“one shot iter...

Tensorflow Dataset操作接口简介

标签： tensorflow dataset 深度学习

该对象的路径是：tensorflow.data.Dataset Tensoflow的核心数据就是tensor。可以这么理解，想要让tensoflow的数据正确的“流动”起来，那么就需要正确的匹配张量的维数。再给计算图模型填充数据的时候，使用字典的...

2. Tensorflow的数据处理中的Dataset和Iterator

2. Tensorflow的数据处理中的Dataset和Iterator 3. Tensorflow生成TFRecord 4. Tensorflow的Estimator实践原理 1. 前言我们在训练模型的时候，必须经过的第一个步骤是数据处理。在机器学习领域有一个说法，数据处理...

tensorflow的Data Pipeline系列教程（一）——Dataset类的属性即常用方法

标签： tensorflow教程 tf.data.Dataser tf.data.Iterator

前言：在tensorflow中，训练数据常常需要经过随机打乱、分成一个一个的batch来进行训练，当然有很多的方式可以完成，比如我们可以通过传统的python方法...本文的核心是：从Dataset到Iterator的“四步走”过程。 ...

tensorflow Dataset及TFRecord一些要点【持续更新】

标签： tensorflow 深度学习 dataset

关于tensorflow结合Dataset与TFRecord这方面看到挺好一篇文章： https://cloud.tencent.com/developer/article/1088751 github： ...

Tensorflow 2.x(keras)源码详解之第四章：Dataset&TFRecord

标签： tensorflow dataset tfrecord

1. data input pipelines（Dataset） 1.1 构造Dataset及简介 1.1.1 tf.data.Dataset.from_tensor_slices 1.1.2 tf.data.Dataset.from_tensor 1.1.3 tf.data.Dataset.from_generator 1.1.4 tf.data.Dataset.range ...

tensorflow 中dataset.padded_batch函数的个人理解过程

今天继续啃Tensorflow实战Google深度学习框架这本书，在250P的Seq2Seq模型代码理解时候有点困难，其中padded_batch(batch_size,padded_shapes)这个函数为最，本次仅为记录刨根问底的过程，也是整理一下类似函数的...

TensorFlow(2)-tf.data.Dataset训练数据集构建

标签： tensorflow 深度学习机器学习

tensorflow 数据载入1. tf.data.Dataset2. dataset 创建数据集的方式2.1 tf.data.Dataset.from_tensor_slices()2.2 tf.data.TextLineDataset()2.3 tf.data.FixedLengthRecordDataset()2.4 tf.data.TFRecordDataset()...

TensorFlow的Dataset的padded_batch使用

标签： tensorflow 深度学习

padded_batch API如下 padded_batch( batch_size, padded_shapes=None, padding_values=None, drop_remainder=False ) 注意参数drop_remainder用来约束最后一个batch是不是要丢掉，当这个batch样本数少于batch_...

tensorflow自建数据集dataset使用

深入浅出TensorFlow2函数——tf.data.Dataset.shuffle

标签： tensorflow shuffle 人工智能

函数： shuffle(buffer_size, seed=None, reshuffle_each_iteration=None, name=None) 该函数可以随机洗牌此数据集的元素。此数据集使用buffer_size的元素填充缓冲区，然后从该缓冲区中随机采样元素，用新元素替换...