对于要存储在tf.train.Feature中的数据，TensorFlow提供了3种不同的格式。它们是： tf.train.BytesListtf.train.Int64List 我经常在tf.train.Int64List / tf.train.FloatList和tf
浏览 40提问于2019-03-17得票数 5
回答已采纳
也就是说，这个问题考虑将序列和类概率存储为通道而不是字节字符串，以及元信息是否应该作为tf.train.Example的特性或tf.train.SequenceExample的上下文进入。# channel 2也就是说，它是一个固定长度的2通道序列(在本例中是2)，其中的值只能是整数值。考虑到应该与示例一起保存的元信息，是否最好使用tf.train.Example并将元信息作为特性存储</e
浏览 1提问于2018-08-27得票数 2
我见过的所有示例都打包了csv列，然后将其直接提供给sess.run()，但是我不知道如何将feature列和label列写入tfrecord。我怎么能这样做呢？
浏览 0提问于2016-12-31得票数 15
回答已采纳
1回答
在TFRecord文件中存储/读取数据以训练预测模型的最佳实践是什么？我可以使用Apache /Dataflow完成整个预处理(规范化数据、计算缺失值、设计新特性、拆分来训练/验证/测试集等)。但我在想，也许最好将原始数据存储为.tfrecord文件，并使用TFX进行规范化、归一化等，从而使实验变得更容易。。因此，我考虑将原始数据以tf.Example文件<e
浏览 4提问于2020-10-20得票数 0
回答已采纳
我在二进制格式的文件中存储了一些Example，如下所示： record_iterator = tf.python_io.tf_record_iterator我知道我可以这样做但这将产生一个相当复杂和不方便的输出。(int64_list=tf.train.Int64List</e
浏览 0提问于2019-01-23得票数 0
我正在为每个图像编写带有多个标签的数据，在本例中是包围框和分类标签，并使用以下函数将数据写入tfrecord： int64_list=tf.train.Int64List(
value=['b
浏览 0提问于2019-01-04得票数 0
回答已采纳
我已经阅读了所有的指南，视频和所有的东西，但我不知道如何将我的功能集转换为TF-Rank ListWise问题的ELWC数据表格式。没有对这种结构的描述。14588 16 k12 98 67 88 100 first_place very_good 5
如果我在同一个班级有20名学生，我如何将这些数据转换为能够对每个年级进行列表预测(理论上每个年级有3个班级，20个学生)
浏览 19提问于2020-05-25得票数 1
我试图使用这里提供的代码生成TFRecords，在寻求帮助方面，我真是不知所措。
谢谢!
浏览 4提问于2020-03-09得票数 1
1回答
当保存到TFRecord时，我使用： return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value]))
return tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[value]))
浏览 0提问于2018-08-18得票数 6
1回答
我目前正试图在cifar10数据集中使用Kaggle。下面的代码显示了如何在TFRecords中对数据进行编码，但现在我已经知道了如何在以后将它们存储在文件中。return tf.train.Feature(bytes_list = tf.train.BytesList(value=[value]))
def _float_feature(value):"""Returns a flo
浏览 5提问于2021-01-13得票数 0
回答已采纳
我有一些实践数据，我想将其编码为TFRecord格式，然后在Tensorflow中解码为tf.features。我的问题是非常基本的，但我找不到一个明确的答案。问题：我是否需要以与编码相同的顺序解码数据集中的特性？换句话说，我似乎找不到一种方法来引用TFRecord中的字段名的特性。这是非常重要的，有两个原因。那么，当我使用被认为是无序的
浏览 2提问于2018-11-01得票数 0
回答已采纳
我想将一个整数列表(或任何多维数值矩阵)写到一个TFRecords示例中。对于单个值或多个值的列表，我都可以创建TFRecord文件，而不会出现错误。我还知道如何从TFRecord文件中读回单个值，如我从各种来源编译的以下代码示例中所示。example TFRecord
'my_ints': tf.train.Feature(
浏览 26提问于2019-06-03得票数 5
回答已采纳
这是用于将数据转换为TFRecord的代码 return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value]))
return tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[value]))
def _floats_feature(
浏览 2提问于2018-03-31得票数 4
回答已采纳
我正在使用StyleGAN github repo中的dataset_tool.py将本地文件夹中的火车图像转换为TFRecords。(int64_list=tf.train.Int64List(value=quant.shape)),
'data': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[quant.tostring()]))})
浏览 49提问于2019-11-23得票数 1
关于加载稀疏数据有一个小片段，但我不知道如何使用它。
我想要加载的数据采用格式。
我的想法是将培训集转换为TFRecords文件格式，然后用t
浏览 8提问于2016-04-28得票数 18
我有.png格式的图像和.csv格式的标签。我想把它们转换成tfrecords格式。我对tensorflow很陌生。如果有人能告诉我所有我需要知道的事情以及如何做这件事的话。会很棒的。编辑:我的图像存储在一个目录中。
谢谢
浏览 3提问于2020-09-08得票数 0
回答已采纳
3回答
我正在尝试从numpy数组创建一个tfrecord格式的数据集。我正在尝试存储2d和3d坐标。2d坐标是float64类型的形状(2,10)的数字数组，3d坐标是float64类型的形状(3,10)的数字数组def _floats_feature(value):
returntf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(val
浏览 3提问于2017-12-18得票数 28
1回答
我为同一组数据训练了多个tensorflow模型，每个模型的配置略有不同。这是我的密码。对于第一个模型，它可以很好地工作，然后生成错误。(float_list=tf.train.FloatList(value=[value]))
浏览 0提问于2018-08-20得票数 0
回答已采纳
2回答
在写入tfRecord时，我需要包括项的ID以及它的文本和嵌入。本教程只使用一个文本列表，但我也有一个ID列表来匹配文本列表，所以我想知道如何将ID传递给以下函数： def to_tf_example(entries): bytes_list=tf.train.BytesList(value=[ids.encode('utf-8')])),
'text&#
浏览 20提问于2020-12-11得票数 1
回答已采纳
1回答
我很难找到这一转变的资源。我看到一些示例代码中的输入数据是.pkl格式的，而mnist数据集在.idx3-ubyte中。用于计算视觉的数据集的格式也各不相同。更新:现在我成功地使用下面的代码以.tfrecords格式加载我的图像，但是由于这种格式对于cnn来说似乎是不可读的，所以我仍然试图修改.pkl格式的代码
浏览 1提问于2017-05-05得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议活动推荐
腾讯云开发者
