翻译 | AI科技大本营 参与 | zzq 审校 | reason_W 本文已更新至TensorFlow1.5版本 我们知道，在TensorFlow中可以使用feed-dict的方式输入数据信息，但是这种方法的速度是最慢的...而使用输入管道就可以保证GPU在工作时无需等待新的数据输入，这才是正确的方法。...幸运的是，TensorFlow提供了一种内置的API——Dataset，使得我们可以很容易地就利用输入管道的方式输入数据。在这篇教程中，我们将介绍如何创建和使用输入管道以及如何高效地向模型输入数据。...iter.get_next()的张量作为神经网络第一层的输入和损失函数的标签。.../api_docs/python/tf/data/Dataset ▌结论 Dataset API提供了一种快速而且鲁棒的方法来创建优化的输入管道来训练、评估和测试我们的模型。
》的文章，通过实例详细介绍了如何使用 TensorFlow 中的高级 API（Estimator、Experiment 和 Dataset）训练模型。...值得一提的是 Experiment 和 Dataset 可以独立使用。这些高级 API 已被最新发布的 TensorFlow1.3 版收录。...在本文中，我们将通过一个例子来学习如何使用一些高级构造，其中包括 Estimator、Experiment 和 Dataset。阅读本文需要预先了解有关 TensorFlow 的基本知识。 ?...Dataset 我们将使用 Dataset 类和相应的 Iterator 来表示我们的训练和评估数据，并创建在训练期间迭代数据的数据馈送器。...在本示例中，我们将使用 TensorFlow 中可用的 MNIST 数据，并在其周围构建一个 Dataset 包装器。
print(type(data)) #output 构建tf的Dataset 使用 tf.data.Dataset.from_tensor_slices方法，将我们的数据变成...tensorflow的DataSet： dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(data) print(type(dataset)) #output tensorflow.python.data.ops.dataset_ops.TensorSliceDataset'> 进一步，将我们的Dataset变成一个BatchDataset，这样的话...tensorflow.python.data.ops.dataset_ops.BatchDataset'> 可以看到，我们在变成batch之前使用了一个shuffle对数据进行打乱，100...(dataset)) 此时，就可以使用get_next()，方法来源源不断的读取batch大小的数据了 def getBatch(): sample = iterator.get_next()
作者：何之源 首发于知乎专栏：AI Insight 量子位 已获授权编辑发布 转载请联系原作者 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...此外，如果想要用到TensorFlow新出的Eager模式，就必须要使用Dataset API来读取数据。...本文就来为大家详细地介绍一下Dataset API的使用方法（包括在非Eager模式和Eager模式下两种情况）。...总结 本文主要介绍了Dataset API的基本架构：Dataset类和Iterator类，以及它们的基础使用方法。.../datasets Module: tf.data API文档地址： https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/data 如何联合使用Dataset和Estimator
作者 | 何之源 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。...此外，如果想要用到TensorFlow新出的Eager模式，就必须要使用Dataset API来读取数据。...本文就来为大家详细地介绍一下Dataset API的使用方法（包括在非Eager模式和Eager模式下两种情况）。...API已经从contrib包中移除，变成了核心API的一员： tf.data.Dataset 下面的示例代码将以TensorFlow 1.4版本为例，如果使用TensorFlow 1.3的话，需要进行简单的修改...总结 本文主要介绍了Dataset API的基本架构：Dataset类和Iterator类，以及它们的基础使用方法。
我们以CelebA和DigiFace1M的面部图像为例。表1显示了它们的比较特征。我们训练使用ResNet-50模型。然后进行1轮的训练来进行使用方法和时间的比较。...Map-style Dataset 在预先知道元素个数的情况下使用起来很方便。该类实现了__getitem__()和__len__()方法。...支持map-style 和 iterable-style的数据处理管道。...：对源DataPipe中的每个项应用函数(函数名:map) Concaterr：连接多个可迭代数据管道(函数名:concat) Shufflerr：打乱输入DataPipe数据的顺序(函数名:shuffle...) ShardingFilterr：允许对DataPipe进行分片(函数名:sharding_filter) 使用TorchData 构建CelebA和DigiFace1M的数据处理管道，我们需要执行以下步骤
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。...此外，如果想要用到TensorFlow新出的Eager模式，就必须要使用Dataset API来读取数据。...本文就来为大家详细地介绍一下Dataset API的使用方法（包括在非Eager模式和Eager模式下两种情况）。...API已经从contrib包中移除，变成了核心API的一员： tf.data.Dataset 下面的示例代码将以TensorFlow 1.4版本为例，如果使用TensorFlow 1.3的话，需要进行简单的修改...总结 本文主要介绍了Dataset API的基本架构：Dataset类和Iterator类，以及它们的基础使用方法。
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。...此外，如果想要用到TensorFlow新出的Eager模式，就必须要使用Dataset API来读取数据。...本文就来为大家详细地介绍一下Dataset API的使用方法（包括在非Eager模式和Eager模式下两种情况）。...Dataset API已经从contrib包中移除，变成了核心API的一员： tf.data.Dataset 下面的示例代码将以TensorFlow 1.4版本为例，如果使用TensorFlow 1.3...总结 本文主要介绍了Dataset API的基本架构：Dataset类和Iterator类，以及它们的基础使用方法。
这种消息传递范式使得开发者可以以易于理解的语义和控制流来协调管理多线程并发任务，而这胜过使用回调函数或者共享内存。 即使管道如此强大，在公有的API中却不常见。...例如，我梳理过Go的标准库，在145个包中有超过6000个公有的API。在这上千个API中，去重后，只有5个用到了管道。 在公有的API中使用管道时，如何折衷考虑和取舍，缺乏指导。...“共有API”，我是指“任何实现者和使用者是不同的两个人的编程接口”。这篇文章会深入讲解，为如何在共有API中使用管道，提供一系列的原则和解释。一些特例会在本章末尾讨论。...时，我很疑惑，“为什么它接收一个管道作为输入而不是直接返回一个管道给我用？”...“使用这个API需要调用方分配一个管道，难道API就不能替我们做么，像下面这样？”
文件描述符与标准输入/输出：文件描述符是Linux系统内部使用的一个文件代号、它决定从哪里读入命令所需的输入和将命令产生的输出及错误显示送到什么地方。...如果命令中没有文件名、或文件名使用了 - ，paste将从标准输入读入，paste可将多个文件合并成一个文件，如在命令中使用了 -d 选项将更改输出的分隔符，默认分隔符是Tab字符。...其中经常使用的一些选项如下：-c：在显示的行前冠以该行出现的次数-d：只显示重复行-i：忽略字符的大小写-u：只显示唯一的行管道(|)操作：| ~ 连接两个(或多个)Linux命令 命令1 | 命令...将命令1的标准输出重定向为命令2的标准输入，标准错误信息(stderr)并不通过管道传播，第1个命令的错误信息也不会传给第二个命令，第2个命令的错误信息也不会传给下一个命令等。...delete_disable | xargs rm -f使用tee命令分流输出：tee ~ 将标准输入复制给每一个指定的文件和标准输出，tee命令也被称为T型管道。
TensorFlow的中阶API主要包括: 数据管道(tf.data) 特征列(tf.feature_column) 激活函数(tf.nn) 模型层(tf.keras.layers) 损失函数(tf.keras.losses...使用 tf.data API 可以构建数据输入管道，轻松处理大量的数据，不同的数据格式，以及不同的数据转换。...其中通过Numpy array, Pandas DataFrame, 文件路径构建数据管道是最常用的方法。...但tfrecoreds文件的优点是压缩后文件较小，便于网络传播，加载速度较快。 1，从Numpy array构建数据管道 ? 2，从 Pandas DataFrame构建数据管道 ?...而数据准备过程的耗时则可以通过构建高效的数据管道进行提升。 以下是一些构建高效数据管道的建议。 1，使用 prefetch 方法让数据准备和参数迭代两个过程相互并行。
TensorFlow的中阶API 【模型之墙】 TensorFlow的中阶API主要包括: 数据管道(tf.data) 特征列(tf.feature_column) 激活函数(tf.nn) 模型层(tf.keras.layers...Dataset 使用 tf.data API 可以构建数据输入管道，轻松处理大量的数据，不同的数据格式，以及不同的数据转换。...Python # 从 Pandas DataFrame构建数据管道 import tensorflow as tf from sklearn import datasets import pandas...参数迭代过程的耗时通常依赖于GPU来提升。 而数据准备过程的耗时则可以通过构建高效的数据管道进行提升。 以下是一些构建高效数据管道的建议。...1，使用 prefetch 方法让数据准备和参数迭代两个过程相互并行。
01 如何使用input_fn自定义输入管道 当使用tf.contrib.learn来训练一个神经网络时，可以将特征，标签数据直接输入到.fit(),.evaluate(),.predict()操作中...，使用以上的方式到也不为过。...然而在实际的业务中我们往往需要去做大量的特征工程，于是tf.contrib.learn支持使用一个用户自定义的输入函数input_fn来封装数据预处理的逻辑，并且将数据通过管道输送到模型中。...（包括pandas, tensorflow),并且设置logging verbosity为INFO，这样就可以获取到更多的日志信息了。...input_ fn 这里我们构建一个输入函数去预处理数据，处理的内容比较简单，只是将用pandas读进来的dataframe形式的数据转换成tensor. def input_fn(data_set):
ndarray,它是一系列同类型数据的集合 1、创建数组，将序列传递给numpy的array()函数即可，从现有的数据创建数组，array(深拷贝)，asarray(浅拷贝)； 或者使用arange...给定均值/标准差/维度的正态分布np.random.normal(1.75, 0.1, (2, 3)) 4、索引和查找， # 花式索引举例： A[行索引,列索引] ex: A...]] = X[['Global_active_power',"b"]].astype('float64') 查看dataframe统计信息 a.describe() 获取dataframe部分列（必须使用...Python pandas数据分析中常用方法 https://blog.csdn.net/qq_16234613/article/details/64217337 重置索引 import pandas...Ctrl+Shift+- #将代码块合并：使用Shift选中需要合并的框，Shift+m #在代码块前增加新代码块，按a；在代码块后增加新代码块，按b； #删除代码块，按dd #运行当前代码块，Ctrl
前者使用起来比较灵活，可以利用Python处理各种输入数据，劣势也比较明显，就是程序运行效率较低；后面一种方法的效率较高，但是使用起来较为复杂，灵活性较差。...作为新的API，比以上两种方法的速度都快，并且使用难度要远远低于使用。中包含了两个用于TensorFLow程序的接口:和。...Dataset(数据集) API 在 TensorFlow 1.4版本中已经从迁移到了之中，增加了对于Python的生成器的支持，官方强烈建议使用Dataset API 为 TensorFlow模型创建输入管道...，原因如下： 与旧 API（ 或队列式管道）相比，Dataset API 可以提供更多功能。...Dataset API 的性能更高。 Dataset API 更简洁，更易于使用。 将来 TensorFlow 团队将会将开发中心放在Dataset API而不是旧的API上。
TensorFlow的中阶API主要包括各种模型层，损失函数，优化器，数据管道，特征列等等。 下面的范例使用TensorFlow2.0的中阶API实现线性回归模型和和DNN二分类模型。...本文全部内容及其源码公布在github项目eat_tensorflow2_in_30_days项中的"3-2, 中阶API示范"章节，在公众号后台回复关键字："tf", 获取项目github仓库链接。...separator = ":") tf.print("=========="*8+timestring) 一，线性回归模型 1，准备数据 import numpy as np import pandas...#构建输入数据管道 ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X,Y)) \ .shuffle(buffer_size = 100).batch(10)...#构建输入数据管道 ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X,Y)) \ .shuffle(buffer_size = 4000).batch(100
将讨论的所有概念放在一起… 第 2 部分：TensorFlow 2.0 - 数据和模型训练管道 本书的这一部分将概述总体输入数据和训练模型管道。...本节包含以下章节： 第 3 章，“设计和构建输入数据管道” 第 4 章，“模型训练和 TensorBoard 的使用” 三、设计和构建输入数据管道 本章将概述如何构建复杂的输入数据管道，以使用由TFRecords...在将数据管道输出输入模型之前，先对其进行验证 到目前为止，我们已经学习了使用几种提取和转换数据的方法和技术来构建输入数据管道。...TF 2.0 中数据管道的最佳实践和性能优化 这是在 TF 2.0 中建立有效的输入数据管道时应遵循的最佳实践的摘要： 建议在重复转换之前使用打乱（shuffle）API。...总结 本章以简单而富于启发性的方式展示了使用 TF 2.0 API 设计和构建输入数据管道的总体方法。 它提供了数据管道的不同组件的构建块，并提供了构建管道所需的 API 的详细信息。
使用任何来源的数据管道 无论使用哪个后端，Keras 3 都能与tf.data.Dataset对象、PyTorch DataLoader对象、NumPy 数组、Pandas数据框兼容。...具体来说，Keras 3.0完全重写了框架API，并使其可用于TensorFlow、JAX和PyTorch。 任何仅使用内置层的Keras模型都将立即与所有支持的后端配合使用。...只要仅使用keras.ops中的ops，自定义层、损失、指标和优化器等就可以使用相同的代码与JAX、PyTorch和TensorFlow配合使用。...这意味着只需维护一个组件实现，就可以在所有框架中使用完全相同的数值。 除此之外，还发布了用于大规模数据并行和模型并行的新分布式API，为多设备模型分片问题提供Keras风格的解决方案。...不过新的分布式API目前仅适用于JAX后端，TensorFlow和PyTorch支持即将推出。 为适配JAX，还发布了用于层、模型、指标和优化器的新无状态API，添加了相关方法。
现在，你可以使用这些模型进行分类、回归和排序任务，具有 TensorFlow 和 Keras 的灵活性和可组合性。 ?...在 TensorFlow 中，决策森林和神经网络都使用 Keras。...可以使用相同的 API 来实验不同类型的模型，更重要的是，可以使用相同的工具，例如 TensorFlow Serving 来部署这两种模型。...") # Convert the pandas dataframe into a TensorFlow dataset train_ds = tfdf.keras.pd_dataframe_to_tf_dataset...这意味着，TensorFlow 决策森林将自动检测此数据集中的输入特征，并对所有超参数使用默认值。
现在，你可以使用这些模型进行分类、回归和排序任务，具有 TensorFlow 和 Keras 的灵活性和可组合性。...在 TensorFlow 中，决策森林和神经网络都使用 Keras。...可以使用相同的 API 来实验不同类型的模型，更重要的是，可以使用相同的工具，例如 TensorFlow Serving 来部署这两种模型。...") # Convert the pandas dataframe into a TensorFlow dataset train_ds = tfdf.keras.pd_dataframe_to_tf_dataset...这意味着，TensorFlow 决策森林将自动检测此数据集中的输入特征，并对所有超参数使用默认值。
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