Loading [MathJax]/jax/output/CommonHTML/config.js
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
社区首页 >专栏 >tf.parse_single_example

tf.parse_single_example

作者头像
狼啸风云
修改于 2022-09-04 13:03:00
修改于 2022-09-04 13:03:00
1.8K00
代码可运行
举报
运行总次数:0
代码可运行
代码语言:javascript
代码运行次数:0
运行
AI代码解释
复制
tf.parse_single_example(
    serialized,
    features,
    name=None,
    example_names=None
)

解析一个示例原型。

类似parse_example,除了:

对于稠密张量,返回的张量与parse_example的输出相同,除了没有批处理维数,输出形状与dense_shape中给出的形状相同。

对于稀疏量,删除索引矩阵的第一个(batch)列(索引矩阵是列向量),值向量不变,删除形状向量的第一个(batch_size)条目(现在是单个元素向量)。

可以通过使用parse_example批量处理示例原型而不是直接使用这个函数来看到性能优势。

参数:

  • serialized: 一个标量字符串张量,一个序列化的例子。有关详细信息,请参见_parse_single_example_raw文档。
  • features: dict将特性键映射到FixedLenFeature或VarLenFeature值。
  • name: 此操作的名称(可选)。
  • example_names: (可选)标量字符串张量,关联的名称。

返回值:

  • 一个dict映射特征键到张量和稀疏张量值。

异常:

  • ValueError: if any feature is invalid.
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2019年06月12日,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
暂无评论
推荐阅读
编辑精选文章
换一批
tf.io.parse_single_example()
类似parse_example,除了:对于稠密张量,返回的张量与parse_example的输出相同,除了没有批处理维数,输出形状与dense_shape中给出的形状相同。对于稀疏量,删除索引矩阵的第一个(batch)列(索引矩阵是列向量),值向量不变,删除形状向量的第一个(batch_size)条目(现在是单个元素向量)。可以通过使用parse_example批量处理示例原型而不是直接使用这个函数来看到性能优势。
狼啸风云
2019/08/29
2.3K0
tf.io
与parse_example类似,除了:对于稠密张量,返回的张量与parse_example的输出相同,除了没有批处理维数,输出形状与dense_shape中给出的形状相同。对于稀疏量,删除索引矩阵的第一个(batch)列(索引矩阵是列向量),值向量不变,删除形状向量的第一个(batch_size)条目(现在是单个元素向量)。可以通过使用parse_example批量处理示例原型而不是直接使用这个函数来看到性能优势。
狼啸风云
2019/08/29
2.9K0
【技术分享】TFRecord 实践
对于数据量较小而言,可能一般选择直接将数据加载进内存,然后再分batch输入网络进行训练。但是,如果数据量较大,这样的方法就不适用了,因为太耗内存,所以这时最好使用 tensorflow 提供的队列 queue,也就是第二种方法从文件读取数据。对于一些特定的读取,比如csv文件格式,官网有相关的描述。而 TFRecords 是tensorflow 的内定标准形式,更加高效的读取方法。 Tensorflow 读取数据的三种方式:
腾讯云TI平台
2019/07/03
2.3K1
【技术分享】TFRecord 实践
YJango:TensorFlow中层API Datasets+TFRecord的数据导入
2. 对接性:TensorFlow中也加入了高级API (Estimator、Experiment,Dataset)帮助建立网络,和Keras等库不一样的是:这些API并不注重网络结构的搭建,而是将不同类型的操作分开,帮助周边操作。可以在保证网络结构控制权的基础上,节省工作量。若使用Dataset API导入数据,后续还可选择与Estimator对接。
YJango
2018/04/10
3.9K2
YJango:TensorFlow中层API Datasets+TFRecord的数据导入
Tensorflow数据读取之tfrecord
这次只记录我在实验中遇到的情况和略懂的几点,多余的我没有怎么看【笑哭】,一个是因为懒,一个是因为官网介绍页太少了8,有点心塞~~ 开门见山,关于Tensorflow读取数据,官网给出了三种方法,分别是: 1.供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序训练或者测试的每一个epoch,在tf.Session().run()函数中,以字典的形式通过feed_dict参数进行赋值。 2.从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管线从文件中读取数据。 3.预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况)。
全栈程序员站长
2022/11/17
9160
tf API 研读4:Inputs and Readers
tensorflow中数据的读入相关类或函数: 占位符(Placeholders) tf提供一种占位符操作,在执行时需要为其提供数据data。 操作 描述 tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None) 为一个tensor插入一个占位符 eg:x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(1024, 1024)) tf.placeholder_with_default(input, shape, name=None)
MachineLP
2018/01/09
1.6K0
tf API 研读4:Inputs and Readers
【他山之石】Tensorflow之TFRecord的原理和使用心得
“他山之石,可以攻玉”,站在巨人的肩膀才能看得更高,走得更远。在科研的道路上,更需借助东风才能更快前行。为此,我们特别搜集整理了一些实用的代码链接,数据集,软件,编程技巧等,开辟“他山之石”专栏,助你乘风破浪,一路奋勇向前,敬请关注。
马上科普尚尚
2021/03/17
2.5K0
【他山之石】Tensorflow之TFRecord的原理和使用心得
tf.SparseTensor
定义在:tensorflow/python/framework/sparse_tensor.py.
狼啸风云
2019/11/27
2.2K0
tf.sparse
张量流将稀疏张量表示为三个独立的稠密张量:指标、值和dense_shape。在Python中,为了便于使用,这三个张量被收集到一个SparseTensor类中。如果有单独的指标、值和dense_shape张量,在传递到下面的ops之前,将它们包装在sparse张量对象中。具体来说,稀疏张量稀疏张量(指标、值、dense_shape)由以下分量组成,其中N和ndims分别是稀疏张量中的值和维数:
狼啸风云
2019/09/06
2.1K0
tf.compat
沿着坐标轴给出的维数减少input_张量。除非keepdims为真,否则对于轴上的每一项,张量的秩都会减少1。如果keepdims为真,则使用长度1保留缩减后的维度。如果轴为空,则所有维数都被缩减,并返回一个只有一个元素的张量。
狼啸风云
2019/09/06
5.7K0
TensorFlow-手写数字识别(二)
本篇文章在上篇TensorFlow-手写数字识别(一)的基础上进行改进,主要实现以下3点:
xxpcb
2020/08/04
8610
基于tensorflow的图像处理(一)TFRecord输入数据格式
tensorflow提供了一种统一的格式来存储数据,这个格式就是TFRecord,TFRecord文件中的数据都是通过tf.train.Example Protocol Buffer的格式.proto来存储的。以下代码给出了tf.train.Example的定义。
狼啸风云
2019/07/03
2K0
TFRecord输入数据格式
TFRecord文件中的数据都是通过tf.train.Example Protocol Buffer的格式存储的。以下代码给出了tf.train.Example的定义。
狼啸风云
2019/01/18
1.1K0
利用TFRecords存储于读取带标签的图片
TFRecords其实是一种二进制文件,虽然它不如其他格式好理解,但是它能更好的利用内存,更方便复制和移动,并且不需要单独的标签文件
演化计算与人工智能
2020/08/14
1.3K0
利用TFRecords存储于读取带标签的图片
tensorflow读取数据-tfrecord格式
概述关于tensorflow读取数据,官网给出了三种方法: 1、供给数据:在tensorflow程序运行的每一步,让python代码来供给数据 2、从文件读取数据:建立输入管线从文件中读取数据 3、预加载数据:如果数据量不太大,可以在程序中定义常量或者变量来保存所有的数据。 这里主要介绍一种比较通用、高效的数据读取方法,就是tensorflow官方推荐的标准格式:tfrecord。 tfrecord数据文件 tfrecord数据文件是一种将图像数据和标签统一存储的二进制文件,能更好的利用内存,在tenso
用户1332428
2018/03/08
2.7K0
Tensorflow - tfrecords 文件的创建
这里主要提供了 Tensorflow 创建 tfrecords 文件的辅助函数,以用于图像分类、检测和关键点定位.
AIHGF
2019/03/11
1.8K0
学习TensorFlow中有关特征工程的API
用TensorFlow框架搭建神经网络已经是大众所知的事情。今天我们来聊一聊如何用TensorFlow 对数据进行特征工程处理。
代码医生工作室
2019/07/19
6K0
学习TensorFlow中有关特征工程的API
深度学习_1_Tensorflow_2_数据_文件读取
子线程读取数据 向队列放数据(如每次100个),主线程学习,不用全部数据读取后,开始学习
Dean0731
2020/05/08
8790
TensorFlow中读取图像数据的三种方式
从tesorflow1.11之后,(大概是这个版本号),谷歌推出了tf.data模块来读取数据,甚至在tensorflow2.0中,取消了数据队列管道,所以我建议大家学习tf.data模块。未来我也会做详细的tf.data模块使用说明。
狼啸风云
2020/12/29
8820
[Tensorflow2.X][转载]tf.data读取tf.record文件并与tf.keras结合使用
import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import pandas as pd import os import sys import time import tensorflow as tf from tensorflow import keras
云未归来
2025/07/18
470
相关推荐
tf.io.parse_single_example()
更多 >
LV.1
这个人很懒,什么都没有留下~
交个朋友
加入腾讯云官网粉丝站
蹲全网底价单品 享第一手活动信息
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档
本文部分代码块支持一键运行,欢迎体验
本文部分代码块支持一键运行,欢迎体验