如果一个dataset中元素被读取完了，再尝试sess.run(one_element)的话，就会抛出tf.errors.OutOfRangeError异常，这个行为与使用队列方式读取数据的行为是一致的...常用的Transformation有： map batch shuffle repeat 下面就分别进行介绍。...) 读入磁盘图片与对应label 讲到这里，我们可以来考虑一个简单，但同时也非常常用的例子：读入磁盘中的图片和图片相应的label，并将其打乱，组成batch_size=32的训练样本。...(image_resized_batch, label_batch) dataset = dataset.shuffle(buffersize=1000).batch(32).repeat(10) 在这个过程中...此时dataset中的一个元素是(image_resized, label) 最后，dataset.shuffle(buffersize=1000).batch(32).repeat(10)的功能是：在每个
如果一个dataset中元素被读取完了，再尝试sess.run(one_element)的话，就会抛出tf.errors.OutOfRangeError异常，这个行为与使用队列方式读取数据的行为是一致的...的功能为打乱dataset中的元素，它有一个参数buffersize，表示打乱时使用的buffer的大小： dataset=dataset.shuffle(buffer_size=10000) （4）repeat...例子：读入磁盘图片与对应label 讲到这里，我们可以来考虑一个简单，但同时也非常常用的例子：读入磁盘中的图片和图片相应的label，并将其打乱，组成batch_size=32的训练样本。...(image_resized_batch, label_batch) dataset = dataset.shuffle(buffersize=1000).batch(32).repeat(10) 在这个过程中...此时dataset中的一个元素是(image_resized, label) 最后，dataset.shuffle(buffersize=1000).batch(32).repeat(10)的功能是：在每个
如果一个dataset中元素被读取完了，再尝试sess.run(one_element)的话，就会抛出tf.errors.OutOfRangeError异常，这个行为与使用队列方式读取数据的行为是一致的...常用的Transformation有： map batch shuffle repeat 下面就分别进行介绍。...) 例子：读入磁盘图片与对应label 讲到这里，我们可以来考虑一个简单，但同时也非常常用的例子：读入磁盘中的图片和图片相应的label，并将其打乱，组成batch_size=32的训练样本。...此时dataset中的一个元素是(image_resized_batch, label_batch)dataset = dataset.shuffle(buffersize=1000).batch(32...此时dataset中的一个元素是(image_resized, label) 最后，dataset.shuffle(buffersize=1000).batch(32).repeat(10)的功能是：在每个
在实际使用时，单个“元素”可以是向量，也可以是字符串、图片，甚至是tuple或者dict。 先以最简单的，Dataset的每一个元素是一个数字为例： ?...如果一个dataset中元素被读取完了，再尝试sess.run(one_element)的话，就会抛出tf.errors.OutOfRangeError异常，这个行为与使用队列方式读取数据的行为是一致的...常用的Transformation有： map batch shuffle repeat 下面就分别进行介绍。...例子：读入磁盘图片与对应label 讲到这里，我们可以来考虑一个简单，但同时也非常常用的例子：读入磁盘中的图片和图片相应的label，并将其打乱，组成batch_size=32的训练样本。...此时dataset中的一个元素是(image_resized, label) 最后，dataset.shuffle(buffersize=1000).batch(32).repeat(10)的功能是：在每个
计算图 TensorFlow 程序通常被组织成一个构建阶段和一个执行阶段. 在构建阶段, op 的执行步骤 被描述成一个图. 在执行阶段, 使用会话执行执行图中的 op....目前, TensorFlow 的 Python 库更加易用, 它提供了大量的辅助函数来简化构建图的工作, 这些函数尚未被 C 和 C++ 库支持....tensor 值，在 op 的一次运行中一起获得（而不是逐个去获取 tensor）。...dataset = dataset.shuffle(1000).repeat().batch(batch_size) # Return the read end of the pipeline...dataset = dataset.shuffle(1000).repeat().batch(batch_size) # Return the read end of the pipeline
在使用TensorFlow 1.X版本的estimator的时候经常会碰到类似于ValueError：GraphDef cannot be larger than 2GB的报错信息，可能的原因是数据太大无法写入...(100000).repeat().batch(batch_size) return dataset ... estimator.train(input_fn) TensorFlow在读取数据的时候会将数据也写入...Graph，所以当数据量很大的时候会碰到这种情况，之前做实验在多GPU的时候也会遇到这种情况，即使我把batch size调到很低。...，而真正写入event是在执行hook的时候，例如在我的实验中我设置了log_step_count_steps这个值，这个值会每隔指定次数steps就会打印出计算速度和当前的loss值。...(100000).repeat().batch(batch_size) iter = dataset.make_initializable_iterator() data =
最简单的迭代器是“一次性迭代器”，这种迭代器与特殊的Dataset联系并且只通过它迭代一次。对于更复杂的使用，Iterator.initializer操作能让你使用不同的数据集重新初始化和配置迭代器。...，经常需要将不同大小的图片转换成一个统一的大小，这样使它们能够合批到一个固定的大小。...(10) dataset = dataset.batch(32) 没有参数的应用Dataset.repeat()将重复输出无限次。...Dataset.repeat()转换连接其参数，不会在一代结束和下一代开始的时候发信号。...Randomly shuffling input data Dataset.shuffle()转换使用与tf.RandomShuffleQueue相似的算法来随机打乱输入的数据集：它维护了一个固定大小的缓存
在这里我也推荐大家用tf.data，因为他相比于原来的tf.train.batch好用太多。 III TensorFlow如何读取大数据集？...() dataset = dataset.shuffle(20).batch(5).repeat() # [Other transformations on `dataset`...] dataset_other...sess.close() 插播一条广告：上面代码中batch(), shuffle(), repeat()的具体用法参见Tensorflow datasets.shuffle repeat batch...可以看到如果在读取数据的时候还sess.run与数据有关的操作，那么有的数据就根本没遍历到，所以这个问题要特别注意。...这样之所以能完整遍历，是因为我们将x_batch和acc放在一起啦~，所以这可以看成只是一个运算。
以下代码给出了用initializable_iterator来动态初始化数据集的例子。import tensorflow as tf# 解析一个TFRecord的方法。与上面的例子相同，不再重复。...队列框架下的tf.train.batch和tf.train.shuffle_batch方法、在数据集框架中，shuffle和batch操作由两个方法独立实现：dataset = dataset.shuffle...repeat和map、shuffle、batch等操作一样，都只是计算图中的一个计算节点。repeat只代表重复相同的处理过程，并不会记录前一epoch的处理结果。...import tensorflow as tf# 列举输入文件，训练和测试使用不同的数据。...与训练时不同，测试数据的dataset不需要经过随机翻转等预处理# 操作，也不需要打乱顺序和重复多个epoch。
在这里我也推荐大家用tf.data，因为他相比于原来的tf.train.batch好用太多。 III TensorFlow如何读取大数据集？...() dataset = dataset.shuffle(20).batch(5).repeat() # [Other transformations on `dataset`...] dataset_other...sess.close() 插播一条广告：上面代码中batch(), shuffle(), repeat()的具体用法参见Tensorflow datasets.shuffle repeat batch方法...sess.run与数据有关的操作，那么有的数据就根本没遍历到，所以这个问题要特别注意。...这样之所以能完整遍历，是因为我们将x_batch和acc放在一起啦~，所以这可以看成只是一个运算。
和 Estimators： Datasets：创建一个输入管道（input pipelines）来为你的模型读取数据，在这个 pipelines 中你可以做一些数据预处理，尽量都使用 TensorFlow...Dataset.shuffle()：打乱数据集 Dataset.batch()：将数据集切分为特定大小的 batch Dataset.repeat()：将数据集重复多次。...不过呢，我也发现外国友人 Peter Roelants 写了个例子将下面的 initializable Iterator 和 Estimator 一起使用，见 Example using TensorFlow...reinitializable：这是种比较复杂的方式，简单来说也就是使你可以从多个不同的 Dataset 对象获取数据，详细可见 Creating an iterator。...train_dataset = train_dataset.repeat(FLAGS.num_epochs) train_dataset = train_dataset.batch(FLAGS.batch_size
前言 Google官方给出了两个tensorflow的高级封装——keras和Estimator，本文主要介绍tf.Estimator的内容。...相比于原生tensorflow更便捷、相比与keras更灵活，属于二者的中间态。 实现一个tf.Estimator主要分三个部分：input_fn、model_fn、main三个函数。...1. input_fn 读过我的另一篇文章：Tensorflow笔记：TFRecord的制作与读取 的同学应该记得那里面的read_and_decode函数，其实就和这里的input_fn逻辑是类似的，...下面依然通过《Tensorflow笔记：TFRecord的制作与读取》中的例子：通过简单的DNN网络来预测label来说明（这一段代码虽然长，但是也是结构化的，不要嫌麻烦一个part一个part的看，其实不复杂的...它使用CollectiveOps，一个用于集体通信的 TensorFlow 操作，来聚合梯度并使变量保持同步。
结合使用这些估算器，可以轻松地创建 TensorFlow 模型和向模型提供数据： 我们的示例模型 为了探索这些功能，我们将构建一个模型并向您显示相关的代码段。...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。...估算器也非常灵活，如果您对模型有具体的要求，它允许您替换默认行为。 使用估算器，您可以通过两种可能的方式构建模型： 预制估算器 - 这些是预先定义的估算器，旨在生成特定类型的模型。...这是我们将数据集与估算器连接的位置！估算器需要数据来执行训练、评估和预测，它使用 input_fn 提取数据。...按照与训练和评估时相同的方式使用 TextLineDataset 时，只要您的内存可以管理随机缓冲区和批次大小，您就可以处理任意大的文件。
该框架包括两个核心模块：一个局部模块，用空间记忆来存储之前并行更新的认知；一个全局的图推理模块。除了卷积之外，它还使用图来编码区域和类之间的空间和语义关系，并在图上传递消息。...与普通ConvNets相比，其性能表现更加优越，在ADE上实现了8.4 %的绝对提升，在COCO上实现了3.7 %的绝对提升。...局部模块和全局模块不是分离的，对图像的深刻理解通常是先验的背景知识和对图像的具体观察间的折中。因此，我们用注意力机制联合两个模块，使模型在做最终预测时使用相关性最大的特征。...案例应用 TensorFlow的输入流水线 在训练模型时，我们首先要处理的就是训练数据的加载与预处理的问题，这里称这个过程为输入流水线。...预处理（Transform）：利用CPU处理器解析和预处理提取的数据，如图像解压缩，数据扩增或者变换，然后会做random shuffle，并形成batch。
tensorboard安装、使用教学以及遇到的问题 【四】超级快速pytorch安装 ---- trick1---实现tensorflow和pytorch迁移环境教学 ---- zip（）函数 zip语法...长于nb_timesteps的序列将会被截断，以使其匹配目标长度。padding和截断发生的位置分别取决于padding和truncating....)) print(data) # 输出张量的信息 dataset中shuffle()、repeat()、batch()用法 import numpy as np import tensorflow as...(2) # 将数据打乱，数值越大，混乱程度越大 dataset = dataset.batch(4) # 按照顺序取出4行数据，最后一次输出可能小于batch dataset = dataset.repeat...() # 数据集重复了指定次数 # repeat()在batch操作输出完毕后再执行,若在之前，相当于先把整个数据集复制两次 #为了配合输出次数，一般默认repeat()空 # create the
结合使用这些估算器，可以轻松地创建 TensorFlow 模型和向模型提供数据： ? 我们的示例模型 为了探索这些功能，我们将构建一个模型并向您显示相关的代码段。...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。...估算器也非常灵活，如果您对模型有具体的要求，它允许您替换默认行为。 使用估算器，您可以通过两种可能的方式构建模型： 预制估算器 - 这些是预先定义的估算器，旨在生成特定类型的模型。...这是我们将数据集与估算器连接的位置！估算器需要数据来执行训练、评估和预测，它使用 input_fn 提取数据。...按照与训练和评估时相同的方式使用 TextLineDataset 时，只要您的内存可以管理随机缓冲区和批次大小，您就可以处理任意大的文件。
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。 #!...然后再将处理好的图像和label组成最终的输出。...虽然定义数据集的时候没直接使用placeholder来提供文件地址，但是 # tf.train.match_filenames_once方法得到的结果和与placeholder的机制类似，也需要初始化。...这里与前面的相同。...与训练时不同，测试数据的Dataset不需要经过随机翻转等预处理操作， # 也不需要打乱顺序和重复多个epoch。
本文内容已更新至最新的 TensorFlow 1.5 版本。...().batch(BATCH_SIZE) 然后，和往常一样，我们创建一个迭代器： iter = dataset.make_one_shot_iterator() x, y = iter.get_next...使用.repeat()，我们可以指定数据集被迭代的次数。...= tf.data.Dataset.from_tensor_slices(x) dataset = dataset.shuffle(buffer_size=100) dataset = dataset.batch.../python/tf/data/Dataset 结论 该数据集 API 使我们快速、稳健地创建优化输入流程来训练、评估和测试我们的模型。
3. tf.data（官方力荐）：它正在取代queue_runner成为官方推荐的构建Pipeline的API，经常与tf.estimator.Estimator一起使用。也是本文主要测试的方案。...混在一起来并行处理，使用上直接把map和batch两个函数替换为： dataset = dataset.apply(tf.contrib.data.map_and_batch(map_func=parse_fn...向量化传递给 map 转换的低开销用户定义函数，以分摊与调度和执行相应函数相关的开销。...N遍，然后将重复N遍的所有数据放在一起，最后按照batch size打包成batch输出。...if training: dataset = dataset.shuffle(1000).repeat() return dataset.batch(batch_size) PS
在视觉和语言领域的深度学习方面取得了很多进展，文中一步步说明当我们处理音频数据时，使用了哪些类型的模型和流程。...图片来源: https://www.tensorflow.org/tutorials/audio/simple_audio 最近在视觉和语言领域的深度学习方面取得了很多进展，能很直观地理解为什么CNN在图像上表现得很好...当我们处理音频数据时，使用了哪些类型的模型和流程？ 在本文中，你将学习如何处理一个简单的音频分类问题。你将学习到一些常用的、有效的方法，以及Tensorflow代码来实现。...(256) dataset = dataset.repeat() dataset = dataset.batch(batch_size) dataset = dataset.prefetch...(AUTO) return dataset 将所有东西集合在一起，有 get_dataset 函数将文件名作为输入，在执行了上面描述的所有步骤后，返回一个带有RGB光谱图图像及其标签的Tensorflow
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