dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2])我注意到了几个相关的问题，但没有一个确切地回答了我的担忧。我对shuffle(buffer_size)的所作所为感到困惑。我知道它将把5个第一个例子[0, 0, 0, 1, 1]到内存中，但是它下一步会对这个缓冲区做什么呢？该缓冲区如何与
浏览 4提问于2018-08-02得票数 1
我使用卷积网络对不同形状的图像进行分类。我找不到在Tensorflow中加载图像的方法。基于，它应该与tf.data.Dataset()一起工作。dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(filenames)dataset = dataset.shuffle(samples_in_buffer)
dataset = dataset.batch(ba
浏览 9提问于2017-10-17得票数 2
如何多次输出数据集中的值？(dataset由TensorFlow的Dataset接口创建) value = sess.run(next_element) print(j)tensorflow.python.framework.errors_impl.Ou
浏览 2提问于2017-11-02得票数 14
我正在使用时尚的MNIST数据集，我想使用我自己创建的自定义图层来构建一个人工神经网络：#ANN with fashion mnist data_setimport numpy as npfrom tensorflow.keras.layers= dataset.shuffle</em
浏览 31提问于2019-11-04得票数 0
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我正在处理一个TensorFlow管道，在该管道中，我将一堆信号加载到一个数据集中，我对这些信号进行洗牌，然后对信号进行窗口化，然后批处理和重复。信号的窗口不被洗牌是非常重要的，这就是为什么这是数据集转换的顺序。
我在想，信号的顺序是否会在不同的时代之间混在一起？我已经发现，dataset.shuffle().batch().repeat()将使数据集在不同时期之间进行洗牌，但这对我的</e
浏览 0提问于2019-07-09得票数 4
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为此，我使用from_generator函数为我所有的训练、验证和测试数据创建重复的BatchedDataset。gen_function, dataset = dataset.shuffle(shuffle_buffer, dataset = dataset.<
浏览 476提问于2021-04-26得票数 0
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TensorFlow提供的股票示例在shuffle之前使用map，如下所示：dataset = dataset.batch(32)
然而，和建议，出于性能考虑，最好使用map_and_batch。它看起来就像在shuffle和<e
浏览 0提问于2018-08-18得票数 4
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与Keras混合的数据集
、、、
我使用keras中的image_dataset_from_directory()函数来创建图像数据集。data_dir, image_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size,)
我设置了一个固定的种子，所以，如果我多次执行这个函数，数据集就会以同样的方式被洗
浏览 1提问于2022-09-27得票数 0
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我的代码与tensorflow 2.0 tutorial有类似的模式。我希望我的dataset对象在每个时期都重新洗牌。dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(['a','b','c','d'])
for epoch
浏览 14提问于2019-07-03得票数 2
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我有一个使用高级API的tensorflow玩具示例：tf.estimator、tf.data和tf.feature_column。我可以从keras模型中生成一个估计器，但是在输入的名称和形状方面，I会出现一个错误。我认为keras模型的输入形状是错误的，因为input_fn传递所有数据，而不是特性列。换句话说，我不知道如何将特性列连接到keras模型...
col1 = categorical_col
浏览 1提问于2018-04-16得票数 2
我创建了一个tensorflow数据集，使其可重复，对其进行改组，将其分成几个批，并构建了一个迭代器以获得下一批。但是，当我这样做时，有时元素是重复的(在批内和批间)，特别是对于小型数据集。为什么？
浏览 0提问于2018-04-19得票数 9
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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： dataset = tf.data.Dataset.list_files(filepaths) tf.data.TextLineDataset(filepath)
浏览 14提问于2020-02-19得票数 0
最近，我已经将我的建模框架转换为使用自定义的Tensorflow 和，并且总体上对这个工作流非常满意。
但是，我刚刚注意到了dataset_input_fn如何加载数据表单tfrecords的问题。我的输入函数是以Tensorflow文档中的为模型的。当我有比RAM更多的例子时，问题就出现了。如果我有1e6示例，并将洗牌buffer_size设置为1e5，则1e5示例的子集将被选中一次，然后遍历。这
浏览 2提问于2018-01-31得票数 6
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我正在研究tensorflow。关于tensorflow.data.Dataset中的repeat函数，如果repeat函数中没有参数，repeat()，张量应该无限重复。但是，当不带参数的repeat函数与循环语句下的批处理函数结合使用时，它会创建一个没有无限重复的结果，如下所示。我不能理解这个过程。你能用下面的例子解释一下repeat函数吗？谢谢!for co
浏览 36提问于2020-05-21得票数 0
我想使用tensorflow 2.0 (keras)将评估结果记录到一个文件中。我使用回调方法。它在model.fit上运行良好，但似乎不适用于model.evaluate。这是我的代码： csv_logger = CSVLogger(logfile, append=True, separator=';')
model.fit(train_dataset, epochs=50
浏览 49提问于2019-05-31得票数 3
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使用下面的代码，我想问一些关于下面到底发生了什么的问题。tf.data.TFRecordDataset(filepath)dataset = dataset.repeat()dataset = dataset.batch(16)
iterator = dataset.make_one_shot_iterator在内存中或某个固定的
浏览 0提问于2019-02-13得票数 0
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我是tensorflow的初学者，正在研究如何使用tfrecord数据集。 和有什么区别吗？tensorflow版本为2.3.0 对于Mnist示例 import numpy as npfrom tensorflow.keras.datasets()
dataset = dataset.shuffle(buffer_size) #batchsize
浏览 11提问于2020-07-31得票数 1
我目前正在与Tensorflow和Keras一起研究神经网络，我在TFRecord上写了一个数据集，我必须从其中读取数据，问题是神经网络是在卷上训练的，而我没有足够的内存将所有数据存储在ram中，我读取的数据是这样的() # Best practices for Keras: Training dataset: repeat then batch Evaluation dataset: do not repe
浏览 100提问于2021-04-11得票数 0
随着Keras2在TensorFlow和TensorFlow 2.0中的实现即将到来，你是否应该将Keras ImageDataGenerator与flow_from_directory或TensorFlow的tf.data一起使用，后者现在也可以与Keras的fit_genearator一起使用？这两种方法将通过服务于不同的目的而占据一席之地，还是tf.data将成为新的
浏览 30提问于2019-04-11得票数 9
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我只有一个GPU(GTX 1070，8GB VRAM)，我想使用tensorflow-gpu与另一个CUDA代码同时，在同一个GPU。但是，使用CUDA代码和tensorflow-gpu同时使tensorflow-gpu下降约两次。当tensorflow-gpu和CUDA代码一起使用时，有没有加快速度的解决方案？
浏览 4提问于2020-01-06得票数 0
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