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Tensorflow数据读取之tfrecord

文章目录 tfrecord tfrecord的使用流程 写入tfrecord文件 读取tfrecord文件 tfrecord中的数据格式 tfrecord中对于变长数据和定长数据的处理 tfrecord...分两种情况来说： 1.一次往tfrecord文件中存储一个样本数据 2.一次往tfrecord文件中存储一个bacth的样本数据 对于第一种情况（一次往tfrecord文件中存储一个样本数据），每一个样本的特征构造一个...但是呢，在深度学习中要使用的时候通常是用batch_size作为使用单位的，每次取出一个batch的数据。所以在读的时候要自己构造batch生成器。个人感觉这样会麻烦一些。...所以想省事的童鞋第二种情况就比较适合你们啦。 对于第二种情况（一次往tfrecord文件中存储一个batch样本数据），步骤也是和上面一样。...对于变长数据，首先也要转化成int,float,byte三种类型之一，存储的时候如果是把他压成字符形式来存储，这样会丢失数据的维度信息，所以不仅要存储数据本身的内容，还要另外再加一个特征字段用来存储数据的

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    tensorflow读取数据-tfrecord格式

    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tensorflow中快速的复制，移动，读取，存储等。...从前面tf.train.Example的定义可知，tfrecord支持整型、浮点数和二进制三种格式，分别是 tf.train.Feature(int64_list = tf.train.Int64List...当然，对于输入数据是向量形式的，可以根据数据类型（float还是int）分别保存。并且在保存的时候还可以指定数据的维数。...coord.request_stop() # Wait for threads to finish. coord.join(threads) sess.close() 在tf.train中要创建这些队列和执行入队操作...(float_list = tf.train.FloatList(value=a)), 'b':tf.train.Feature(int64_list = tf.train.Int64List(value

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    TFRecord读写简介

    为了高效地读取数据，比较有帮助的一种做法是对数据进行序列化并将其存储在一组可线性读取的文件（每个文件 100-200MB）中。这尤其适用于通过网络进行流式传输的数据。...这种做法对缓冲任何数据预处理也十分有用。TFRecord 格式是一种用于存储二进制记录序列的简单格式。图片1....(float_list=tf.train.FloatList(value=[172.8])), 'scores': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList...( # 要处理非标量特征，最简单的方法是使用 tf.io.serialize_tensor 将张量转换为二进制字符串 value=[tf.io.serialize_tensor...读取TFRecord图片feature_description 是必需的，因为数据集使用计算图执行，并且需要以下描述来构建它们的形状和类型签名feature_description = {

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    YJango：TensorFlow中层API Datasets+TFRecord的数据导入

    使用TFRecord就是为了提速和节约空间的。 ---- 概念 在进行代码功能讲解之前，先明确一下想要存储和读取的数据是什么样子（老手跳过）。 一、数据说明： 假设要学习判断个人收入的模型。...训练：在每一步训练中，神经网络会把输入 和 正确的输出 送入 中来更新一次神经网络 中的参数 。...TFRecord存储： TFRecord是以字典的方式一次写一个样本，字典的keys可以不以输入和标签，而以不同的特征（如学历，年龄，职业，收入）区分，在随后的读取中再选择哪些特征形成输入，哪些形成标签...创建dataset Dataset是你的数据集，包含了某次将要使用的所有样本，且所有样本的结构需相同（在tensorflow官网介绍中，样本example也被称作element）。...注：对于数据集特别巨大的情况，请参考YJango：tensorflow中读取大规模tfrecord如何充分shuffle？

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    小白学PyTorch | 17 TFrec文件的创建与读取

    这种存储方式有一些缺点： 占用磁盘空间； 一个一个读取文件消耗时间 而tfrec格式的文件存储形式会很合理的帮我们存储数据，核心就是tfrec内部使用Protocol Buffer的二进制数据编码方案，...值得一提的是，rfrec文件内除了可以存储图片，还可以存储其他的数据，比方说图片的label。...2 tfrec文件的内部结构 tfrec文件时tensorflow的数据集存储格式，tensorflow可以高效的读取和处理这些数据集，因此我见过有的数据集因为是tfrec文件，所以用TF读取数据集，...(int64_list=tf.train.Int64List(value=[1])), 'float':tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList...这一段代码建议保存下来，方便以后的直接参考和复制。构建tfrec文件对于tensorflow处理图片来说，应该是绕不过的一个步骤。

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    生成pdf有的内容显示不出来_为什么ug程序生成导轨不显示

    ##TFRecord## 　　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...从TFRecords文件中读取数据， 可以使用tf.TFRecordReader的tf.parse_single_example解析器。...##Image to TFRecord## 首先我们使用TensorFlow提供的Flowers数据集做这个实验，数据集在我本地的路径为： 这是一个五分类的数据，以类别的形式组织数据，这非常符合我们自己组织数据集的习惯...TFRecord中需要包含图像的width和height这两个信息，这样在解析图片的时候，我们才能把二进制的数据重新reshape成图片； 2.TensorFlow官方的建议是一个TFRecord中最好图片的数量为...(int64_list=tf.train.Int64List(value=[index])), 'img_raw': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList

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    【云+社区年度征文】tensorflow2 tfrecorddataset+estimator 训练预测加载全流程概述

    TFRecord是谷歌推荐的一种常用的存储二进制序列数据的文件格式，理论上它可以保存任何格式的信息。...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。...深度神经网络只能处理数值数据，网络中的每个神经元节点执行一些针对输入数据和网络权重的乘法和加法运算。...然而，现实中的有很多非数值的类别数据，比如产品的品牌、类目等，这些数据如果不加转换，神经网络是无法处理的。另一方面，即使是数值数据，在仍给网络进行训练之前有时也需要做一些处理，比如标准化、离散化等。...默认是meam, 但是 sqrtn在词袋模型中，有更好的准确度。 initializer: 初始化方法，默认使用高斯分布来初始化。

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    风格迁移

    cs20是一门对于深度学习研究者学习Tensorflow的课程，今天学习第八节，非常有收获，并且陆续将内容写入jupytebook notebook中，有关这个源代码及仓库地址，大家可以点击阅读原文或者直接复制下面链接...Style Transfer TFRecord TFRecord是TensorFlow数据格式，以二进制格式存储。因此，有效地使用了磁盘缓存，并且使用速度快。...上述存储过程具有以不同格式存储int和byte值的优点。 函数_int64_feature和_bytes_feature将上面使用的不同数据类型转换为一个字节字符串，定义如下。...我不得不将不同的数据格式存储为一个数据。 因此，您必须在调用后划分另一种数据类型。因此，您可以使用_parse_function_，这是一个解析函数。...如果将这两个图像应用于风格迁移模型，则可以将毕加索的Guernica图片样式应用于Deadpool图片。也就是说，它看起来如下图所示： ? 在该模型中定义了两个重要的损失。

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    【他山之石】Tensorflow之TFRecord的原理和使用心得

    01 TFRecord介绍 TFRecord是Tensorflow训练和推断标准的数据存储格式之一，将数据存储为二进制文件（二进制存储具有占用空间少，拷贝和读取（from disk）更加高效的特点），...这里需要注意的是，我们在序列化的时候，并未将格式信息序列化进去，实质上，序列化后的，每条tfrecord中的数据，只具有以下数据： TFRecord中每条数据的格式： uint64 length uint32...其中context字段描述的是和当期时间和特征不相关的共性数据，而feature_list则持有和时间或者视频帧相关的数据。感兴趣可以参考youtube-8M这个数据集中关于样本数据的表示。...表达，下面 # 的四个工具方法方便我们进行Feature的构造 def _bytes_feature(value): return tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList...3、使用tf.parse_single_example() 按照schema解析dataset中每个样本； schema的意义在于指定每个样本的每一列数据应该用哪一种特征解析函数去解析。

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    人脸识别原理详解：使用tfrecord集合网络训练所有数据

    ，这些关键点分别为左右眼睛，鼻子，还有两边嘴角，我们要训练网络在识别图片时能找到这5个关键点所在位置，这样才能有效提高网络对图片中人脸的查询能力。...框架下的tfrecord来存储数据，其原理与我们在上一节讲解过的protocol buffer一模一样。...接下来我们要把前面几节获取的相关图片数据，人脸矩形归一化后对应的坐标，人脸五个关键点归一化坐标等，这里总共有将近一百多万条数据需要处理，因此数据的读写非常棘手，首先要做的就是将所有坐标信息从多个文件读取到内存中...，它也是以key-value的方式存储，而value则对应byte,float,int等基本数据结构，也就是它特别用于存储二进制数据，上面的代码运行后就可以生成基于tfrecord的二进制文件，该文件会把前面几节我们生成的训练数据集合到一个文件里...，在笔者试验过程中发现该过程相当缓慢，笔者使用的是colab和google drive，由于数据琐碎且数量众多，要完成该步骤，笔者预计要10个小时以上，当我完成该步骤的运行后，我会把结果分享给大家以避免读者朋友浪费太多时间在数据预处理上

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    Tensorflow笔记：TFRecord的制作与读取

    前言 Google官方推荐在对于中大数据集来说，先将数据集转化为TFRecord数据，这样可加快你在数据读取，预处理中的速度。...除了“快”，还有另外一个优点就是，在多模态学习（比如视频+音频+文案作为特征）中可以将各种形式的特征预处理后统一放在TFRecord中，避免了读取数据时候的麻烦。 1....(int64_list=tf.train.Int64List(value=[int(label)])), "image": tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList...构建example的时候，这个tf.train.Feature()函数可以接收三种数据： bytes_list: 可以存储string 和byte两种数据类型。...(int64_list=tf.train.Int64List(value=[int(label)])), "image": tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList

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    Tensorflow之TFRecord的原理和使用心得

    TFRcord介绍 TFRecord是Tensorflow训练和推断标准的数据存储格式之一，将数据存储为二进制文件（二进制存储具有占用空间少，拷贝和读取（from disk）更加高效的特点），而且不需要单独的标签文件了...这里需要注意的是，我们在序列化的时候，并未将格式信息序列化进去，实质上，序列化后的，每条tfrecord中的数据，只具有以下数据： TFRecord中每条数据的格式： uint64 length uint32...其中context字段描述的是和当期时间和特征不相关的共性数据，而feature_list则持有和时间或者视频帧相关的数据。感兴趣可以参考youtube-8M这个数据集中关于样本数据的表示。...表达，下面 # 的四个工具方法方便我们进行Feature的构造 def _bytes_feature(value): return tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList...3、使用tf.parse_single_example() 按照schema解析dataset中每个样本； schema的意义在于指定每个样本的每一列数据应该用哪一种特征解析函数去解析。

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    tensorflow学习笔记（四十二）：输入流水线

    ensorflow 如何读取数据 tensorflow有三种把数据放入计算图中的方式: 通过feed_dict 通过文件名读取数据:一个输入流水线 在计算图的开始部分从文件中读取数据 把数据预加载到一个常量或者变量中...第一个和第三个都很简单,本文主要介绍的是第二种....幸运的是,tensorflow已经提供了这个机制.也许你还会问,既然你可以在训练前个mini-batch的时候把要训练的下几个mini-batch导进来,那么内存是足够将两次的mini-batch都导入进来的....如果Queue中的数据满了,那么en_queue操作将会阻塞,如果Queue是空的,那么dequeue操作就会阻塞.在常用环境中,一般是有多个en_queue线程同时像Queue中放数据,有一个dequeue...tf.int64) # 返回[1.0, 2.0] #对于bytes,制作时期 tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[bytestring

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    8.SSD目标检测之二：制作自己的训练集

    特地周六赶回来为了周末去拍点素材，周日天气也好，去了陕师大拍了照片和视频。 说正经的，如何来制作数据集。 1.采集照片。...这个不用说，首先是要找照片，如果要训练自己的模型的话，数据采集这里也基本是要亲力亲为的，我自己是想检测无人机，所以百度搜了一部分图片，自己把无人机飞起来然后用相机再拍了一些，去掉一些重复的，最终150张照片...然后对照片进行重命名，这部分后来发现是不用做的，图片命名为任意名称其实都是可以的，不过为了和VOC2007的数据集保持一致，还是做了重新命名，规则是六位数，最后面是序号，前面不够的话补零。...这个是必须的，tensorflow版本的SSD代码需要使用 .tfrecord文件来做为训练文件(如果是自己写模型的话用矩阵也是可以的)。...list): value = [value] return tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=value)

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    深度学习_1_Tensorflow_2_数据_文件读取

    tensorflow 数据读取 队列和线程 文件读取, 图片处理 问题:大文件读取,读取速度, 在tensorflow中真正的多线程 子线程读取数据 向队列放数据(如每次100个),主线程学习...) recodes:上边的value field_delim:默认分隔符 record_defaults:指定每列类型,指定默认值 参数决定了张量的类型,并设置一个值,在字符串中缺少使用默认值...分析,存取 ​ Tensorflow内置文件格式,二进制文件, 更好的利用内存,速度快,更好的赋值和移动 ​ 为了将二进制数据和标签 存储在同一个文件中 ​ 文件格式*.tfrecords ​ 写入文件内容...(value=[Bytes]) ​ int64_list=tf.train.Int64List(value=[Value]) ​ float_list=tf.train.FloatList(...(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[image])), "label":tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List

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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...从TFRecords文件中读取数据， 可以使用tf.TFRecordReader的tf.parse_single_example解析器。...将图片形式的数据生成单个TFRecord 在本地磁盘下建立一个路径用于存放图片： ?...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？...可以将其转化为图片的形式再显示出来，并打印其在TFRecord中对应的标签，下面是一个例子，接上面生成单个TFRecord文件代码，在F:\testdata\show路径下显示解码后的图片，名称中包含标签

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    【Tensorflow】你可能无法回避的 TFRecord 文件格式详细讲解

    2、因为 Tensorflow开发者众多，统一训练时数据的文件格式是一件很有意义的事情。也有助于降低学习成本和迁移成本。 TFRecord 怎么用？...但制作之前，我们要先明确自己的目的。 我们必须想清楚，要把什么信息存储到 TFRecord 文件当中，这其实是最重要的。 下面，举例说明。...bytes_list=tf.train.BytesList(value=[name])), 'shape': tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List...并且将 TFRecord 中的图片数据也成功地保存到本地了。 一些疑问 Q:我的示例为什么用 Dataset 而不用大多数博文中的 QueueRunner 呢？...A:可以尝试将常见的数据集如 MNIST 和 CIFAR-10 转换成 TFRecord 格式。

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