通过tf.data.Dataset将大型数值数组输入TensorFlow估计器
是一种处理大规模数据集的方法。tf.data.Dataset是TensorFlow中的一个API，它提供了一种高效而灵活的方式来读取、处理和预处理数据。
使用tf.data.Dataset可以将大型数值数组输入TensorFlow估计器的步骤如下：
- 创建一个tf.data.Dataset对象：
- 创建一个tf.data.Dataset对象：
- 这里的
array是大型数值数组，可以是一个NumPy数组或TensorFlow张量。 - 对数据集进行转换和处理：
- 对数据集进行转换和处理：
buffer_size表示缓冲区大小，用于对数据进行随机化和混洗。batch_size表示每个批次中的样本数量。- 创建一个估计器（estimator）对象：
- 创建一个估计器（estimator）对象：
- 这里的
model_fn是定义模型的函数，model_dir是保存模型的目录。 - 定义输入函数：
- 定义输入函数：
- 这个输入函数会返回下一个批次的特征和标签。
- 使用估计器进行训练和评估：
- 使用估计器进行训练和评估：
- 这里的
num_steps表示训练或评估的步数。
通过tf.data.Dataset将大型数值数组输入TensorFlow估计器的优势是能够高效地处理大规模数据集，并且可以方便地进行数据转换和预处理。这种方法适用于各种机器学习和深度学习任务，如图像分类、文本处理和语音识别等。
在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云机器学习平台（Tencent ML-Platform）来进行大规模数据集的训练和推理。Tencent ML-Platform提供了丰富的深度学习框架和工具，可以与tf.data.Dataset无缝集成，帮助用户高效地处理大型数值数组。具体产品介绍和使用方法可以参考腾讯云机器学习平台的官方文档：Tencent ML-Platform产品介绍。
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1回答
谷歌的DNNClassifier需要你将你的tensorflow估计器移植到TPUEstimators上，但我似乎不明白对于“罐装的”估计器(比如tf.data.Dataset )需要做什么样的改变--似乎只有输入函数真的需要改变才能使用tensorflow，但我可能错了。感谢您的帮助。
浏览 0提问于2018-07-08得票数 2
我试图按以下方式安装一个tf.data.Dataset：
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
INPUT_NEURONS = 10
OUTPUT_NEURONS = 1
features = tf.random.normal((1000, INPUT_NEURONS))
labels = tf.random.normal((1000, OUTPUT_NEURONS))
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_sli
浏览 5提问于2022-01-11得票数 0
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我有一个使用tensorflow后端进行文本分类的keras模型。它目前假设输入是一个整数的numpy数组。
我想修改这个，这样我就可以在原始文本上进行训练和预测。根据我收集的信息，这涉及到使用tf.transform将字符串的张量转换为整数的张量。
我已经使用tf.transform做到了这一点，但现在不确定如何将这个预处理步骤添加到我的模型中作为第一层/步骤。为了清楚起见，我的输入数据如下所示：
[{"review":"movie is great}, {"review":"awful film"}]
输出结果为：
[{"re
浏览 1提问于2018-10-20得票数 4
我一直在研究Tensorflow中的高级接口，在中做得相当好。它似乎不允许流式输入，我想我需要一个不适合内存的训练集。
高级API是否支持这一点？我在看资料，但我不太清楚。看起来也许我可以写一个输入函数，它有生成器而不是数组，但可能代码排除了这一点。
附注:与有些关系，但如果可以的话，我想坚持使用高级API。
浏览 0提问于2017-09-20得票数 0
我使用卷积神经网络执行回归任务(即网络的最后一层有一个具有线性激活的神经元)，这工作得很好(足够)。当我尝试使用与tf.keras.estimator.model_to_estimator打包的完全相同的模型时，估计器似乎是合适的，但训练损失很快就会停止减少。最终的评估损失(每个4个时期之后)约为0.4 (平均abs )。误差)和大约2.5 (平均abs。错误)用于估计器。 为了演示这个问题，我将我的模型应用于MNIST数据集(我知道MNIST是一个分类任务，将其作为回归任务来处理是没有意义的)。这个例子仍然可以说明我的观点。) 我发现非常令人惊讶的是，当使用相同的方法将分类神经网络打包到估
浏览 18提问于2020-01-07得票数 1
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我是机器学习的新手，我正试图使用Tensorflow文档中的教程中的Tensorflow API创建一个机器学习模型，但是我很难理解这部分代码
def make_input_fn(data_df, label_df, num_epochs=10, shuffle=True, batch_size=32):
def input_function(): # inner function, this will be returned
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((dict(data_df), label_df))
浏览 1提问于2020-03-14得票数 1
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1回答
我正在尝试创建一个程序来根据"rock_you“数据集预测新密码，但是我得到了这个错误： assert isinstance(train_dataset, tf.data.Dataset)
AssertionError 代码： import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
import keras
try:
model = keras.models.load_model("passrockmodel.h5")
except:
print('\nDownloadin
浏览 105提问于2020-07-08得票数 0
1回答
我正在尝试将完美工作的代码从1.3转换到2.1
我尽可能地简化了模型，但它仍然不能工作。当我在Jupyter内核中运行下面的代码时，当它转到fit时会死掉
from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals
import tensorflow as tf
import tensorflow.keras as k
print('TF v:', tf.__version__, 'Keras v:', k.__version__)
resolver
浏览 5提问于2020-02-09得票数 2
当tf.data.Dataset中的底层“数据示例”是平面数组时，有没有推荐/有效的方法将Dataset转换为Tensor？
我使用tf.data.csv来读取和解析CSV，但随后希望使用Tensorflow.js核心API将数据处理为tf.Tensors。
浏览 3提问于2019-03-02得票数 0
我正在努力使自制变压器通过check_estimator测试，有一个测试，我不太确定它的目的是什么。
转换器不能通过check_transformer_data_not_an_array，因为输入是一个_NotAnArray类，而我的包转换器不喜欢这样。这些转换器只用于处理数据文件，我添加了一个解决方案，将numpy数组转换为df，以通过大多数check_estimators测试。
_NotAnArray是在Scikit-learn库中开发的一个类，我不知道它的用途。我想check_transformer_data_not_an_array考试也有其目的，我不知道。
我的问题是：
check_
浏览 9提问于2021-05-12得票数 0
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我用的是Tensorflow 2.9.1。我有一个test_dataset对象的tf.data.Dataset类，它存储输入和标签。输入是四维张量，标签是三维张量：
print(tf.data.Dataset)
<PrefetchDataset element_spec=(TensorSpec(shape=(64, 5, 548, 1), dtype=tf.float64, name=None), TensorSpec(shape=(64, 1, 1), dtype=tf.float64, name=None))>
第一个维度是小批量大小。我需要将这个Tensorflow数据集转换
浏览 15提问于2022-07-13得票数 0
我注意到方法(在r2.3中添加)只需一行代码就可以将tf.data.Dataset保存到文件中，这似乎非常方便。我们自己序列化tf.data.Dataset并将其写入TFRecord是否还有一些好处，或者这个save函数应该取代这个过程？
浏览 0提问于2020-08-29得票数 1
如何在Tensorflow.js的计算方法'evaluate()‘中使用'tf.data.csv’的返回值？ 我想在TFJS上训练一个简单的模型。首先，我从CSV文件中读取数据。然后我训练模型，最后计算损失和准确率。但我无法测量由'tf.data.csv‘导入的测试数据集的准确性。 <html>
<head></head>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@latest"></script>
浏览 15提问于2020-01-16得票数 1
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我有以下简单的代码： import tensorflow as tf
import numpy as np
filename = # a list of wav filenames
x = tf.placeholder(tf.string)
def mfcc(x):
feature = # some function written in NumPy to convert a wav file to MFCC features
return feature
mfcc_fn = lambda x: mfcc(x)
# create a training datas
浏览 21提问于2019-04-23得票数 1
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为了使GPU在培训期间得到充分利用，我需要能够向GPU提供大约250 MB/s的原始数据(数据是不可压缩的)。我正在通过一个快速网络访问数据，这个网络可以提供超过2GB/秒的数据，没有问题。Python的GIL使得很难将这些速度输入到运行Tensorflow的相同进程中，而不会对训练循环产生负面影响。Python3.8的共享内存可能会减轻这种情况，但Tensorflow还不支持这一点。
因此，我使用tf.io.gfile.GFile通过网络读取数据(数据存储在高带宽S3兼容的接口上)。GFile的价值在于它不使用GIL，因此很好地处理了训练循环。为了实现高吞吐量，需要对网络IO进行重要的并行化
浏览 13提问于2020-01-10得票数 6
回答已采纳
Tensorflow Keras模型和Tensorflow估计器都能够训练神经网络模型，并使用它们来预测新数据。它们都是建立在低级核心TensorFlow应用程序接口之上的高级API。那么我应该在什么时候使用一个而不是另一个呢？
浏览 6提问于2018-07-21得票数 59
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我想知道是否有人为tensorflow的估值器创建了自己的自定义输入函数？就像()中的图像：
建议使用tf.data.dataset的地方。但是我不想使用它，因为我想编写我自己的迭代器，它以批的形式生成数据并对其进行洗牌。
def data_in(train_data):
data = next(train_data)
ff = list(data)
tf.enable_eager_execution()
imgs = tf.stack([tf.convert_to_tensor(np.reshape(f[0], [img_size
浏览 0提问于2018-11-13得票数 0
我试过运行以下代码，但得到了以下错误：
"C:\Users\TomerK\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\engine\training.py"，文件第819行
use_multiprocessing=use_multiprocessing)
文件"C:\Users\TomerK\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\tensorflow_core\pyth
浏览 4提问于2020-02-05得票数 0
有谁知道如何将Tensorflow中的dataset API (tf.data.Dataset)创建的数据集拆分为Test和Train？
浏览 3提问于2018-01-12得票数 55
我有一个经过训练的模型，我想在tf.data管道中使用它作为第二个模型。当我尝试这样做时，我得到了一个ValueError: Unknown graph. Aborting.，我不知道如何处理这个错误消息。 我的代码看起来像这样： def load_data(..., model):
# code to load an image
files = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(file_list)
images = files.map(load_image_from_file)
def pass_image_thro
浏览 11提问于2020-04-09得票数 2
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我想知道我是否可以使用Tensorflow数据集来训练scikit-learn和其他ML框架。
那么，举个例子，我可以用tf.data.dataset来训练xgboost，LogisticReg，RandomForest分类器等吗？也就是说，我可以将tf.data.dataset对象传递到这些模型的.fit()方法中进行训练吗？
我试过了：
xs=np.asarray([i for i in range(10000)]).reshape(-1, 1)
ys=np.asarray([int(i%2==0)for i in range(10000)])
xs =
浏览 2提问于2021-02-09得票数 4
我正在使用Tensorflow 2.0的数据模块并使用tf.data.Dataset对象来存储我的特性，为专有数据构建一个输入管道。这是我的问题-数据源是一个CSV文件，只有3列，一个label列，然后有两个列，它们只包含引用JSON文件的字符串，而JSON文件就是存储这些数据的地方。我已经开发了一些函数，可以访问所需的所有数据，并且能够在列上使用Dataset的映射函数来获取数据，但我不知道如何向我的tf.data.Dataset对象中添加一个新列来保存新的数据。因此，如果有人能在以下问题上提供帮助，这将是非常有帮助的：
如何将新特性附加到tf.data.Dataset对象？
这个过
浏览 5提问于2019-08-07得票数 6
我想将一批文本填充成相同的长度，生成片段id，掩码向量，然后将它们提供给bert模型。在pytorch中，我可以像下面这样使用collate_fn。
def collate_fn(self, batch):
rows = self.df.iloc[batch] # take a batch of data
ids, seg_ids = self.get_ids_segs(rows) # process data
attention_mask = (ids > 0)
return ids, seg_ids,attention_mask
但在tensorflo
浏览 0提问于2020-01-16得票数 1
注意:这个问题有一个附带的，记录在案的笔记本。
TensorFlow的文档有时会留下很多需要改进的地方。一些用于低级apis的旧文档似乎已被删除，大多数较新的文档指向使用更高级别的apis，如TensorFlow的keras或子集。如果更高级别的apis不那么频繁地依赖于它们的较低级别，这就不会有那么大的问题。例如， (特别是使用TensorFlow记录时的input_fn )。
在以下堆栈溢出帖子上：
在TensorFlow / StackOverflow社区的慷慨帮助下，我们已经接近于做TensorFlow 没有做的事情，演示了如何做出一个实际使用的估
浏览 0提问于2018-11-14得票数 1
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我正在使用Tensorflow和skflow来训练凸网，在一个与其他人共享的EC2实例上。为了让我们能够同时工作，我想限制分配的可用GPU内存的一部分。
使用Tensorflow来实现它，但是由于我使用的是sklfow，所以我从不使用tf.Session()。
有没有可能通过滑雪来做同样的事情呢？
浏览 4提问于2016-02-18得票数 3
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1回答
我遇到了一个问题，我一直在研究逻辑回归，这涉及到根据客户的收入和社会人口变量对客户进行分类，所有这些都被明确地分为那些拖欠贷款的人和那些没有拖欠贷款的人。
我最近已经推荐了tensorflow作为一个用于神经网络的软件包，但是在他们的网站https://tensorflow.rstudio.com/tutorial_马恩斯特_beginners.html上，他们讨论了tensorflow在图像分类方面的问题。
因此，我的具体问题是：
( 2) tensorflow能否用于任何类型的分类问题，例如，基于范畴变量的观测数据的二进制分类？
干杯，史蒂夫
浏览 0提问于2017-08-25得票数 2
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我正在尝试实现来自tensorflow的代码：
但是，我有tensorflow lib错误如下，我已经尝试卸载和重新安装tensorflow，但没有工作，有人面临这个错误之前吗？
import tensorflow as tf
File "/data/d14127800/py3_170/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/__init__.py", line 22, in <module>
from tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pyli
浏览 0提问于2018-10-15得票数 0
我想知道我的tf.data.Dataset的长度。(data_size / batch_size) 在Pytorch中，我可以通过简单的代码获得this： length = len(data_loader) 但是，它在tensorflow 2.0中不起作用。 我怎么才能得到这个？
浏览 454提问于2019-10-14得票数 0
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我有一个数据集，它是tf.data.Dataset的一种类型。我要做的是输入一个自定义范围数据，这是一组标记到每一批。例如，如果我的训练数据集之一是0, 1,2, 3 ,4,5，那么我想为第一批提供1，2，3，3，然后为第二批提供3，4，5。有没有办法控制如何将训练数据输入到tensorflow模型？
浏览 1提问于2021-10-12得票数 0
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我有一个代表模型的类，其设置如下：
class Model:
def __init__(self):
self.setup_graph()
def setup_graph():
# sets up the model
....
def train(self, dataset):
# dataset is a tf.data.Dataset iterator, from which I can get
# tf.Tensor objects directly, which become part of the graph
....
浏览 0提问于2018-10-02得票数 1
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我已经从tfds.load加载了一个数据集，并希望丢弃某些干扰适当训练的图像/对我没有任何用处(例如，太小)。
似乎在任何地方都没有关于这个特定问题的任何信息，所以我选择了似乎最合适的方法，即数据集上的.filter(谓词)。不幸的是，谓词的输入具有不确定的形状(None，None，3)，正如预期的那样，会引发一个'int‘不能与'NoneType’相比较的错误。
在tensorflow可以解决这个问题吗?还是我不应该浪费时间？
伪码
ds_train = tfds.load('name')
ds_train = ds_train.map(lambda ds:
浏览 0提问于2021-05-12得票数 1
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我正在学习本教程：
为什么我收到很多错误，如下所示？而且，最终的损失分数是不同的。文档中写道：
{'global_step': 1000, 'loss': 1.9650059e-11}
而我的损失是：{'loss': 6.3995182e-09, 'global_step': 1000}
import tensorflow as tf
# NumPy is often used to load, manipulate and preprocess data.
import numpy as np
# Declare list o
浏览 2提问于2017-05-08得票数 0
这是我的一堆代码：
# I train a model, save it and then clear all with
del model
tf.keras.backend.clear_session()
gc.collect()
print(f"memory usage {tf.config.experimental.get_memory_info('GPU:0')['current'] / 10 ** 9} GB")
checkpoint_model = open_saved_model() # returns a tf.keras.
浏览 2提问于2022-04-06得票数 4
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我正试着用CNN来训练我自己的形象。
但是，我分割了训练/验证/测试数据，并运行模型。这是我的密码。
print("train images : {} / train labels : {}".format(train_image.shape, train_label.shape))
print("val images : {} / val labels : {}".format(val_image.shape, val_label.shape))
print("test images : {} / test labels : {}".forma
浏览 1提问于2021-10-01得票数 0
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TypeError:无法迭代标量张量。
对于(x，y)值的plt.bar()，输入两个张量标量。(将CamDavidsonPilon贝叶斯黑客转换为tensorflow2.0)
这是专门针对"def plot_artificial_sms_dataset():“函数的。我在上面的代码块中尝试过，如果我将张量转换为int32，它就可以工作。不确定为什么解决方案是可变的
链接：<code>C0</code>
我发现的解决办法是将两者都转换为np.array()格式。即np.array(x)，np.array(y)。
在tensorflow2.0中还有其他的工作吗？有
浏览 19提问于2019-03-27得票数 3
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我认为有一个概念的模式，当设置，影响一些层的模型，如失活辍学。
我正在使用Tensorflow 1.9和eager/tf.data.Dataset/Keras模型子类，并且我想知道是否存在类似的方法，因为我不希望在验证或测试阶段退出/批处理规范。
谢谢。
浏览 0提问于2018-07-09得票数 0
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我正在尝试使用tensorflow构建一个神经网络，以预测给定执行器输入的振动输出。我有500个样本输入/输出信号，可用于训练和测试。tensorflow教程中的大多数示例都是用于分类的，所以我现在被难住了。我的输入是一系列从-1到1的6个数字信号，我的输出是一个模拟信号(1000个样本)。非常感谢您的帮助！
浏览 0提问于2018-05-10得票数 0
1回答
我刚接触过Tensorflow并试图运行示例代码，我只是不明白这个程序中发生了什么：
import tensorflow as tf
# NumPy is often used to load, manipulate and preprocess data.
import numpy as np
# Declare list of features. We only have one real-valued feature. There are many
# other types of columns that are more complicated and useful.
fe
浏览 3提问于2017-03-15得票数 0
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使用Tensorflow - dataset，我将MNIST数据集集成到Tensorflow中，现在希望使用Matplotlib可视化单个图像。我是按照这个指南做的：
不幸的是，我在执行过程中收到了一条错误消息。但在“指南”中效果很好。
根据指南，您必须使用new ()函数创建一个只有一个图像的新数据集。然后在指南中访问这些特性。在我的尝试中，我总是收到一条错误消息。
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
impo
浏览 0提问于2019-06-25得票数 3
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我使用的是Tensorflow 1.14.0和tensorflow_datasets 1.2.0
当尝试运行以下代码时
import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
smallnorb = tfds.load("smallnorb")
smallnorb_train, smallnorb_test = smallnorb["train"], smallnorb["test"]
assert isinstance(smallnorb_train, tf.data.Datase
浏览 5提问于2020-02-16得票数 1
回答已采纳
我在上运行了tensorflow联邦教程代码。我得到了这个错误
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-17-d5336a451ad0> in <module>()
2 model_fn,
3 client_optimizer_fn=lamb
浏览 15提问于2020-05-19得票数 0
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我想通过应用tf.data.Dataset来输入数据--我的模型。
在检查了TF2.0的文档之后，我发现.fit()函数()接受：
x-一个tf.data数据集.应该返回(输入、目标)或(输入、目标、sample_weights)的元组。
因此，我编写了以下概念代码的简单证明：
from sklearn.datasets import make_blobs
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import Model, Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from
浏览 6提问于2020-07-13得票数 2
回答已采纳
1回答
我想知道在TensorFlow 2.4中遍历tf.data.Dataset最有效的方法是什么。 我使用了典型的： for example in dataset:
code 但是，我测量了墙时间，因为我的数据集很大，所以计算循环需要太多时间。有没有其他方法可以减少计算时间？
浏览 70提问于2021-08-01得票数 3
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我正在使用tf.data.Dataset测试tensorflow as_numpy_iterator方法。根据官方文档，该函数允许直接检查tensorflow数据集的内容。但是，当我尝试给出的例子：
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 2, 3])
for element in dataset.as_numpy_iterator():
print(element)
出现一个错误：AttributeError: 'TensorSliceDataset' object has no attribute '
浏览 4提问于2020-01-14得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个采用inputs = [A, B]的神经网络，其中A和B都是Nd数组，形状为(N, ...) -即大小为N的第一维(=训练事件的数量)是对齐的。 现在我想用目标y = np.ones(N)上的输入[A, B]和y = np.zeros(N)上的[A, permute(B)]来训练我的NN。我可以通过构造我的输入来实现，如下所示： inputs = [np.vstack([A, A]), np.vstack(B, np.random.permutation(B)]
y = np.concatenate([np.ones(N), np.zeros(N)]) 然而，这意味着要对设备进行大量
浏览 16提问于2020-04-28得票数 0
回答已采纳
我正在尝试构建一个以稀疏张量列表作为输入的模型。(列表长度等于批量大小)
我使用稀疏张量的原因是我必须将邻接矩阵传递给我的GNN模型，而它是非常稀疏的。(~99%)
我很熟悉pytorch的使用，它很容易将稀疏张量输入到网络中。
然而，我发现我必须使用tf.data.Dataset或keras.utils.Sequence在tensorflow中创建数据集。
但是当我使用稀疏张量列表作为输入时，这些方法会抛出错误。
例如，下面的代码使TypeError
import tensorflow as tf
tf.data.Dataset.from_tensor_slices(sparse_lists
浏览 36提问于2021-07-08得票数 0
我想在Tensorflow中为一批示例运行一些优化过程，并且我已经对这些变量进行了一些原始估计以进行优化。所以我想用这些估计值来初始化变量，而不是一些随机数或零。
所以我想知道我怎么才能做到？请注意，这里的初始化值依赖于样本。我的计划是将初始化提供给某个占位符，然后从这个占位符初始化变量，但这不起作用。
浏览 18提问于2017-08-28得票数 2
回答已采纳
我正在使用Tensorflow进行图像分类。作为输入管道，我使用的是来自TFRecords的tf.data.Dataset。我正在使用.map()应用数据增强。我想知道是否有一种方法应用不同的数据增强取决于图像的标签。比方说，如果图像是类人的，我想应用随机的水平翻转，但是如果图像是类背景的，我想应用随机旋转。
谢谢!
浏览 0提问于2018-03-26得票数 1
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1回答
我有一个数据集，有27个变量和30,000个观测值。前17个变量是连续变量，其余变量是二进制变量。当使用指定为所有固定效果+随机效果拦截的模型运行glmer时，我一直收到一条警告消息：
In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl=control$checkConv, :
Model is nearly unidentifiable: very large eigenvalue
- Rescale variables?
所有连续变量都使用“尺度”函数进行缩放，中心和标度设置为TRUE。所以我不明白为什么我一直收到这个消息。其中一
浏览 1提问于2015-12-31得票数 6
在《使用Scikit-Learn，Tensorflow和Keras操作ML》一书中，作者解释了如何使用数据API有效地操作、转换和传递数据到模型，他编写了以下函数：
def csv_reader(filepaths, batch_size=32):
dataset = tf.data.Dataset.list_files(filepaths)
dataset = dataset.interleave(lambda filepath:
tf.data.TextLineDataset(filepath).skip(1), cycle_length=5)
datase
浏览 14提问于2020-02-19得票数 0
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