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如何修复TensorFlow中的OutOfRangeError：迭代器数据耗尽

如何修复TensorFlow中的OutOfRangeError：迭代器数据耗尽摘要大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...让我们一起探讨如何高效处理TensorFlow中的数据迭代！引言在使用TensorFlow进行模型训练和评估时，数据迭代器是一个重要的组成部分。...例如，在训练过程中，我们通过tf.data.Dataset对象创建数据集，并使用for循环遍历数据集时，如果没有正确处理迭代器的结束，就会遇到此错误。 2....代码示例与解决方案示例代码以下是一个简单的TensorFlow数据迭代示例，演示如何处理OutOfRangeError： import tensorflow as tf # 创建一个简单的数据集...答：当数据迭代器消耗完所有数据，而没有正确处理结束条件时，会抛出OutOfRangeError。问：如何避免OutOfRangeError？

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TensorFlow数据集（一）——数据

参考书《TensorFlow：实战Google深度学习框架》（第2版）例子：从一个张量创建一个数据集，遍历这个数据集，并对每个输入输出y = x^2 的值。 #!...""" import tensorflow as tf # 从一个数组创建数据集。...input_data = [1, 2, 3, 5, 8] dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(input_data) # 定义一个迭代器用于遍历数据集...""" import tensorflow as tf # 从文本文件创建数据集。...前面介绍了如何解析TFRecord样例。

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TensorFlow数据集（二）——数据

参考书《TensorFlow：实战Google深度学习框架》（第2版）一个使用数据集进行训练和测试的完整例子。 #!...contact: 694317828@qq.com @software: pycharm @file: dataset_test5.py @time: 2019/2/12 13:45 @desc: 使用数据集实现数据输入流程...batch的大小 batch_size = 100 # 定义随机打乱数据时buffer的大小 shuffle_buffer = 10000 # 定义读取训练数据的数据集 dataset = tf.data.TFRecordDataset...在前面TRAINING_ROUNDS指定了训练的轮数， # 而这里指定了整个数据集重复的次数，它也间接地确定了训练的论述。...NUM_EPOCHS = 10 dataset = dataset.repeat(NUM_EPOCHS) # 定义数据集迭代器。

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教程 | 如何在TensorFlow中高效使用数据集

概述使用 Dataset 需要遵循三个步骤：载入数据：为数据创建一个数据集实例。创建一个迭代器：通过使用创建的数据集构建一个迭代器来对数据集进行迭代。...使用数据：通过使用创建的迭代器，我们可以找到可传输给模型的数据集元素。载入数据我们首先需要一些可以放入数据集的数据。...创建迭代器我们已经学会创建数据集了，但如何从中获取数据呢？我们必须使用迭代器（Iterator），它会帮助我们遍历数据集中的内容并找到真值。有四种类型的迭代器。...基本上，它是用迭代器之间的转换取代了数据集之间的转换，从而得到如一个来自 make_one_shot_iterator() 的迭代器，以及一个来自 make_initializable_iterator...数据集教程：https://www.tensorflow.org/programmers_guide/datasets 数据集文档：https://www.tensorflow.org/api_docs

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如何为Tensorflow构建自定义数据集

几个周末之后，已经建立了足够的勇气来承担一个小的编码挑战 - 为PCAP网络捕获文件实施新的Tensorflow数据集。...Tensorflow IO和源代码构建 https://github.com/tensorflow/io#developing 2.查看源树中的相邻数据集，并选择一个最接近pcap的数据集。...将来，我计划编写一些纯Python数据集，这应该会更容易一些。看一下TF IO数据集的源代码文件结构。 ?...import _load_library pcap_ops = _load_library('_pcap_ops.so') 数据集构造函数的主要作用之一是提供有关其生成的数据集张量类型的元数据。...迭代所有pcap数据包，并根据已知常量测试第一个中的值。

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Hello TensorFlow : MINST数据集识别

MINST介绍 MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所(National Institute of Standards and Technology )。...训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员，测试集(test...本文会介绍两种方法： softmax回归卷积神经网络（CNN） ---- softmax回归读取数据首先读取数据，MINST数据集中每个图片都是 ?...Tip： TensorFlow可以自动下载MINST数据集，而且很容易失败，所以建议还是自己从网上下载好MINST数据集再加载。...我这边总共迭代了1w次，每次取50张图片，最后测试集上准确率在92%左右。

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TensorFlow加载cifar10数据集

加载cifar10数据集 cifar10_dir = 'C:/Users/1/.keras/datasets/cifar-10-batches-py' (train_images, train_labels...), (test_images, test_labels) = load_data(cifar10_dir) 注意：在官网下好cifar10数据集后将其解压成下面形式 load_local_cifar10...import print_function import os import sys import numpy as np from six.moves import cPickle from tensorflow.keras

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Tensorflow 读取 CIFAR-10 数据集

参考文献Tensorflow 官方文档[1] > tf.transpose 函数解析[2] > tf.slice 函数解析[3] > CIFAR10/CIFAR100 数据集介绍[4] > tf.train.shuffle_batch...output_every = 50 # 输出训练loss值 generations = 20000 # 迭代次数 eval_every = 500 # 输出测试loss值 image_height...这和此数据集存储图片信息的格式相关。 # CIFAR-10数据集中 """第一个字节是第一个图像的标签，它是一个0-9范围内的数字。...从阅读器中构造CIFAR图片管道 def input_pipeline(batch_size, train_logical=False): # train_logical标志用于区分读取训练和测试数据集...79344063 [3]tf.slice函数解析: http://blog.csdn.net/u013555719/article/details/79343847 [4]CIFAR10/CIFAR100数据集介绍

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TensorFlow 数据集和估算器介绍

TensorFlow 1.3 引入了两个重要功能，您应当尝试一下：数据集：一种创建输入管道（即，将数据读入您的程序）的全新方式。估算器：一种创建 TensorFlow 模型的高级方式。...我们现在已经定义模型，接下来看一看如何使用数据集和估算器训练模型和进行预测。数据集介绍数据集是一种为 TensorFlow 模型创建输入管道的新方式。...从高层次而言，数据集由以下类组成：其中：数据集：基类，包含用于创建和转换数据集的函数。允许您从内存中的数据或从 Python 生成器初始化数据集。...迭代器：提供了一种一次获取一个数据集元素的方法。我们的数据集首先，我们来看一下要用来为模型提供数据的数据集。...使用这个笔记，您可以学习如何运行具有不同类型特征（输入）的更丰富示例。正如您从我们的模型中发现的一样，我们仅仅使用了数值特征。对于数据集，请参阅程序员指南和参考文档中的新章节。

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Tensorflow mnist 数据集测试代码 + 自己下载数据

article/details/84319487 https://blog.csdn.net/weixin_39673686/article/details/81068582 import tensorflow...as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 自己下载 MNIST_data 数据集， csdn 上下载很快...mnist_data_folder="/home/zhangjun/miniconda3/envs/tensorflow/MNIST_data" mnist=input_data.read_data_sets

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Tensorflow的迭代更新 | Tensorflow 最全资料汇总【1】

该系统可被用于语音识别或照片识别等多项机器深度学习领域，主要针对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进，它可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行。...在2017年1月底，TensorFlow 终于将迎来史上最重大更新：TensorFlow 1.0。Tensorflow它已成为 GitHub 最受欢迎的机器学习开源项目。...上月初，谷歌公布了 TensorFlow 1.0.0-alpha ，即 TensorFlow 1.0 的第一个“草稿”版本。...在2月7日谷歌通过博客正式发布了 TensorFlow Fold，该库针对 TensorFlow 1.0 框架量身打造，可以帮助深度学习开发者根据不同结构的输入数据建立动态的计算图（Dynamic Computation...Graphs），简化了模型训练阶段对输入数据的预处理过程，提升了系统的运行效率。

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Tensorflow 加载本地CIFAR10数据集

本文介绍怎样把保存在本地的CIFAR10数据集加载到程序中。...数据集网址：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz 代码： from __future__ import absolute_import...from __future__ import division from __future__ import print_function from tensorflow.keras import

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TensorFlow TFRecord数据集的生成与显示

TensorFlow提供了TFRecord的格式来统一存储数据，TFRecord格式是一种将图像数据和标签放在一起的二进制文件，能更好的利用内存，在tensorflow中快速的复制，移动，读取，存储等等...利用下列代码将图片生成为一个TFRecord数据集： import os import tensorflow as tf from PIL import Image import matplotlib.pyplot...将图片形式的数据生成多个TFRecord 当图片数据量很大时也可以生成多个TFRecord文件，根据TensorFlow官方的建议，一个TFRecord文件最好包含1024个左右的图片，我们可以根据一个文件内的图片个数控制最后的文件个数...将单个TFRecord类型数据集显示为图片上面提到了，TFRecord类型是一个包含了图片数据和标签的合集，那么当我们生成了一个TFRecord文件后如何查看图片数据和标签是否匹配？...将多个TFRecord类型数据集显示为图片与读取多个文件相比，只需要加入两行代码而已： data_path = 'F:\\bubbledata_4\\trainfile\\testdata.tfrecords

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tensorflow版本的tansformer训练IWSLT数据集

transformer 1、git clone https://github.com/Kyubyong/transformer.git 2、pip install sentencepiece 3、下载数据集... 4、创建训练集、验证集、测试集 python prepro.py --vocab_size 8000 部分运行结果： trainer_interface.cc(615) LOG(INFO)...by kyubyong park. kbpark.linguist@gmail.com. https://www.github.com/kyubyong/transformer ''' import tensorflow...然后是data_load.py中用来加载数据集： # -*- coding: utf-8 -*- #/usr/bin/python3 ''' Feb. 2019 by kyubyong park. kbpark.linguist...For example, fpath1, fpath2 means source file path and target file path, respectively. ''' import tensorflow

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自创数据集，使用TensorFlow预测股票入门

本文非常适合初学者了解如何使用 TensorFlow 构建基本的神经网络，它全面展示了构建一个 TensorFlow 模型所涉及的概念与模块。...本文所使用的数据集可以直接下载，所以有一定基础的读者也可以尝试使用更强的循环神经网络处理这一类时序数据。...S&P 500 股指时序绘图预备训练和测试数据该数据集需要被分割为训练和测试数据，训练数据包含总数据集 80% 的记录。该数据集并不需要扰乱而只需要序列地进行切片。...比较常见的错误就是在拆分测试和训练数据集之前缩放整个数据集。因为我们在执行缩放时会涉及到计算统计数据，例如一个变量的最大和最小值。...当然，我们还能使用其它神经网络架构和神经元配置以更好地处理数据，例如卷积神经网络架构适合处理图像数据、循环神经网络适合处理时序数据，但本文只是为入门者简要地介绍如何使用全连接网络处理时序数据，所以那些复杂的架构本文并不会讨论

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自创数据集，使用TensorFlow预测股票入门

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Tensorflow2.0实战之MNSIT数据集

最近Tensorflow相继推出了alpha和beta两个版本，这两个都属于tensorflow2.0版本；早听说新版做了很大的革新，今天就来用一下看看这里还是使用MNSIT数据集进行测试导入必要的库...import tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets, layers, optimizers, Sequential, metrics...数据的准备 (xs, ys),_ = datasets.mnist.load_data() print('datasets:', xs.shape, ys.shape, xs.min(), xs.max...None, 28*28)) network.summary() optimizer = optimizers.SGD(lr=0.01) acc_meter = metrics.Accuracy() 对数据集进行迭代

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基于tensorflow的图像处理(四) 数据集处理

除队列以外，tensorflow还提供了一套更高的数据处理框架。...由于训练数据集通常无法全部写入内存中，从数据中读取数据时需要使用一个迭代器(iterator)按顺序进行读取，这点与队列的dequeue()操作和Reader的read()操作相似。...import tensorflow as tf# 从一个数组创建数据集。...除这两种方法外，tensorflow还提供了reinitializable_iterator和feedable_iterator两种更加灵活的迭代器。...NUM_EPOCHS = 10dataset = dataset.repeat(NUM_EPOCHS)# 定义数据集迭代器。

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30个最大的机器学习TensorFlow数据集

它是完整的初学者和经验丰富的数据科学家的端到端平台。TensorFlow库包括工具，预先训练的模型，机器学习指南以及一系列开放数据集。...为了帮助找到所需的训练数据，本文将简要介绍一些用于机器学习的最大TensorFlow数据集。将以下列表分为图像，视频，音频和文本数据集。 TensorFlow图像数据集 1....Open Images V4 –此数据集是上述Open Images数据集的另一个迭代。V4包含用于1,600万个不同对象类别的1,460万个边界框。边界框已由人工注释者手动绘制。...数据集，但TensorFlow库却庞大且不断扩展。...请访问TensorFlow网站以获取有关该平台如何帮助构建自己的模型的更多信息。推荐阅读 yolo在keras和tensorflow 2.2中的实现

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【教程】使用TensorFlow对象检测接口标注数据集

当为机器学习对象检测和识别模型构建数据集时，为数据集中的所有图像生成标注非常耗时。而这些标注是训练和测试模型所必需的，并且标注必须是准确的。因此，数据集中的所有图像都需要人为监督。...在处理包含数千个图像的数据集时，即使每个图像节省几秒钟，也可以最终节省数小时的工作时间。...从这个数据集中训练一个简单的模型。 3. 使用这个简单的模型来预测新数据集图像的标注。代码和数据请访问下方链接。本文假设你已经安装了TensorFlow Object Detection API。...目标检测接口提供了关于调整和利用现有模型的自定义数据集的详细文档。...该项目提供有关如何执行此操作的官方文档，并且在代码库中有一个示例。存储库中的示例基于ssd_mobilenet_v1_coco检查点，需要更多检查点可从官方文档下载。 3. 训练模型。

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