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回答
如何
预处理
tensorflow
imdb_review
数据
集
、
、
、
我正在使用
tensorflow
imdb_审查
数据
集
,我想使用Tokenizer和pad_sequences对其进行
预处理
。tokenizer.word_index但我知道错误了
如何
使用text列并对其进行
预处理
以将其提供给我的神经网络?
浏览 0
提问于2021-02-25
得票数 1
2
回答
如何
预处理
tensorflow
imdb_review
数据
集
、
、
我正在使用
tensorflow
dataset](https://www.
tensorflow
.org/datasets/catalog/imdb_reviews) [
tensorflow
imdb\_review
tensorflow
,并且我想使用以下命令对其进行
预处理
标记器和垫_序列 当我使用标记器实例,并使用以下代码: tokenizer=Tokenizer(num_words=100)word_i
浏览 69
提问于2021-02-25
得票数 0
回答已采纳
1
回答
准备要作为
数据
集
提供给
tensorflow
的图像
、
、
、
AskTensorFlow 我使用了
tensorflow
打包的
数据
集
,如MNIST,IMDB来研究
tensorflow
的工作原理。然而,在实际应用中,我们必须自己对
数据
集
进行
预处理
和准备。假设我正在处理图像
数据
集
,所以我想将它们
预处理
为可以输入到
tensorflow
模型中的格式。
如何
将图像
数据
集
预处理
为
tensorflo
浏览 2
提问于2018-11-17
得票数 0
1
回答
如何
使用自己的
数据
集
图像在
tensorflow
中构建自动编码器?
、
、
、
我是
Tensorflow
的初学者,我想为图像创建一个简单的自动编码器,我尝试了一些我在网络上找到的例子,但所有这些都是在Mnist
数据
集
上工作,这使得
预处理
这些图像变得容易,但我想为我自己的
数据
集
图像创建一个自动编码器我的问题是:
如何
使用我自己的
数据
集
图像在
tensorflow
中创建一个简单的自动编码器(因为我需要一些步骤来加载图像和
预处理
)?(我需要使用自己的
数据
集</e
浏览 0
提问于2020-03-11
得票数 0
2
回答
如何
预处理
‘猫对狗’
Tensorflow
数据
集
,以便在CNN中处理它?
我有一个关于处理
tensorflow
‘猫对狗’
数据
集
的
数据
预处理
的问题 我像这样加载
数据
: dataset, info = tfds.load(name='cats_vs_dogs, split=tfds.Split.TRAIN, with_info=True) 然后,我想这样定义
预处理
函数: def preprocess(features): 然后,我想像这样使用这个
预处理
函数: train_dataset = dataset.map(pr
浏览 17
提问于2020-04-18
得票数 0
1
回答
具有多个特征的tfrecords
数据
集
分割
、
我有一个图像分类任务,在这个任务中,我创建了每个图像的多个序列,以及翻转/失败的版本,以扩展有限的
数据
集
。我已经将
数据
集
写入tfrecords文件,其中每个记录由(这里简化为两种作物,只有翻转的版本)组成: lbl: int, crop_0: np.ndarray在培训期间,我希望将每个图像作为单独的处理,即将每个记录作为具有相同标签的4个图像,与
数据
集中的其他图像混合处理,从而使N个图像变为4N图像。在测试期间(使用一个单独但结构类似的
数据
浏览 1
提问于2018-06-21
得票数 2
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1
回答
使用Python、
Tensorflow
进行图像分类
、
、
如何
执行图像分类。获取Breakhis
数据
集
,并使用深度学习对恶性与良性进行分类。 我只能使用Python和
Tensorflow
。我需要编写
数据
集
拆分、
预处理
和训练的代码,以及在测试图像上创建预测的代码。
如何
开始和
如何
编码?
浏览 4
提问于2017-09-26
得票数 0
2
回答
Dataproc、Dataprep
、
、
、
我正在尝试创建处理大
数据
集
的ML模型。我的问题更多地与这些大
数据
集
的
预处理
有关。在这个意义上,我想知道使用Dataprep或
Tensorflow
进行
预处理
有什么不同。 任何帮助都将不胜感激。
浏览 1
提问于2018-03-12
得票数 1
回答已采纳
1
回答
将
tensorflow
数据
集
转换为beam
数据
集
、
、
、
有多种方法可以在
tensorflow
中获得
数据
集
。
tensorflow
变换所做的事情之一是提供通过AnalyzeAndTransformDataset和TransformDataset进行
预处理
的能力。令人惊讶的是,所引用的
数据
集
不是
tensorflow
数据
集
,而是apache波束意义上的
数据
集
。我问题的核心是:既然
tensorflow
已经知道元
数据</e
浏览 12
提问于2022-05-11
得票数 0
2
回答
用
TensorFlow
2.0建立的深神经网络模型大
数据
预处理
的解决方案
、
、
、
、
目前,我正在使用Python、Numpy、熊猫、scikit--学习进行
数据
预处理
(LabelEncoder、MinMaxScaler、and等),然后将处理后的
数据
输入到用
Tensorflow
2.0这个输入管道满足我的需要时,
数据
是足够小,以适应个人电脑的RAM。 现在我有一些大
数据
集
,超过10 Now,有些更大。我还计划在生产环境中部署模型,这意味着每天都会有新的
数据
出现。对于DNN模型训练,采用了
tensorflow
2.0分
浏览 0
提问于2019-12-05
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2
回答
完全卷积网络训练图像大小
、
、
、
、
我正在尝试使用
TensorFlow
复制用于语义分割的完全卷积网络的结果。 我被困在将训练图像输入到计算图中。全卷积网络使用VOC PASCAL
数据
集
进行训练。然而,
数据
集中的训练图像具有不同的大小。我只想问他们是否对训练图像进行了
预处理
,使它们具有相同的大小,以及他们是
如何
对图像进行
预处理
的。如果没有,他们是否只是将不同大小的图像批量输入FCN?是否可以将一批不同大小的图像输入到
TensorFlow
的计算图中?有没有可能使用队列输入而不是占位符呢?
浏览 2
提问于2016-08-20
得票数 6
1
回答
用tfx
tensorflow
变换连接
数据
集
、
、
我正在尝试复制一些我在熊猫中做过的
数据
预处理
到
tensorflow
变换中。我有几个CSV文件,我加入了这些文件,并与熊猫进行聚合,以生成一个培训
数据
集
。现在,作为生产模型的一部分,我希望使用apache和
tensorflow
变换进行这种
预处理
。然而,我不太清楚
如何
在那里复制相同的
数据
操作。对于熊猫来说,这将是一个非常简单的操作,但是我
如何
在运行在apache beam上的
tensorflow
tra
浏览 4
提问于2022-03-25
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1
回答
用
TensorFlow
2.0建立的深神经网络模型大
数据
预处理
的解决方案
、
、
、
、
目前,我正在使用Python、Numpy、熊猫、scikit--学习
数据
预处理
(LabelEncoder、MinMaxScaler、等),然后将处理后的
数据
输入到用
Tensorflow
2.0构建的DNN这个输入管道满足我的需要时,
数据
是足够小,以适应个人电脑的RAM。 现在我有一些大
数据
集
,超过10 Now,有些更大。我还计划在生产环境中部署模型,这意味着每天都会有新的
数据
出现。对于DNN模型训练,采用了
tensorflow
2.0
浏览 2
提问于2019-12-05
得票数 0
1
回答
如何
在
tensorflow
中加载本地图像?
、
、
我从
tensorflow
文档中发现,加载名为"flower_photos“的
数据
集
的代码是 tf.keras.utils.get_file(origin='',fname=“data_dir _data_dir
如何
在
tensorflow
中加载和
预处理
本地存储的图像?
浏览 2
提问于2019-10-26
得票数 1
1
回答
如何
在输入深度神经网络节点之前对
数据
进行标准化
、
在将
数据
提供给
TensorFlow
模型之前,我遇到了两种标准化方法。第一种方法是使用tf.dataset.per_image_standardization()。我在官方的
TensorFlow
resnet cifar10教程中找到了这种方法。在测试阶段,每个图像都是单独标准化的。这两种标准化方法是不等价的。我的问题是:对于第二种标准
浏览 0
提问于2019-03-08
得票数 1
1
回答
Tensorflow
变换:
如何
在整个
数据
集
上找到变量的平均值
、
我经常在许多
Tensorflow
文本中看到这样的内容: 但是,如果我们有较大的
数据
集
,比如一个50 do的CSV文件,那么
如何
计算平均值或其他类似的统计
数据
Tensorflow
Transform
浏览 4
提问于2019-07-03
得票数 7
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1
回答
如何
从现有的
TensorFlow
数据
集中删除某些类(标签和图像)?(时尚界MNIST)
、
、
我刚刚开始学习更多关于
TensorFlow
和numpy的知识。我目前使用的时尚MNIST
数据
集
与
TensorFlow
,其中包括10种类型的服装。但是,我希望能够编辑包含这些
数据
集
的numpy数组,以删除所有不是“T恤”、“衬衫”和“裤子”的图像和标签。本质上,我只想创建一个只有这3种类型的时装MNIST
数据
集
。train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datas
浏览 4
提问于2020-07-15
得票数 2
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1
回答
Python:并行化GPU和CPU工作
、
、
、
、
现在,
预处理
例程从SSD中获取
数据
,进行
预处理
,并形成用于学习的
数据
结构。所有这些时间,ML培训过程等待着。然后,ML过程接受这些
数据
并使用它来训练模型。现在
预处理
在等待。然后他们就绕来走去。计划如下:一个单一的
数据
结构将存储一组
数据
点。每一步训练算法都采用随机子集对模型进行训练(用
TensorFlow
在GPU上进行训练)。 同时,我希望另一个线程对下一组
数据
点进行
预处理
。当
预处理
浏览 4
提问于2016-07-05
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1
回答
Tensorflow
中
数据
预处理
中的问题
、
、
、
、
我在尝试跟踪
tensorflow
自己的Quickstart时出现了一些错误。我的问题是:我正在尝试使用自定义
数据
集
来实现它,而且我在弄清楚MNIST
数据
集
是
如何
预处理
的时遇到了一些困难。以下是加载
数据
的文档中的代码:(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() Keras的文档显示,load_data()返回一个Nump
浏览 5
提问于2020-03-04
得票数 0
1
回答
重用训练和预测之间的转换
、
我想对我的训练
数据
集
应用词干分析。我可以在
tensorflow
之外执行此操作,作为训练
数据
准备的一部分,但是在调用(存储的)模型之前,我需要对预测请求
数据
执行相同的过程。有没有一种方法可以在
tensorflow
本身中实现这种转换,以便转换既用于训练又用于预测? 如果转换需要整个
数据
集
的知识,例如标准化,这个问题就会变得更加恼人。
浏览 2
提问于2018-03-31
得票数 1
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