Tensorflow 2自定义数据集序列 - 腾讯云开发者社区

几个周末之后，已经建立了足够的勇气来承担一个小的编码挑战 - 为PCAP网络捕获文件实施新的Tensorflow数据集。...Tensorflow IO和源代码构建 https://github.com/tensorflow/io#developing 2.查看源树中的相邻数据集，并选择一个最接近pcap的数据集。...术语张量具有数学定义，但张量的数据结构本质上是n维向量：0D标量（数字，字符或字符串），1D标量列表，标量的2D矩阵或向量的更高维向量。...将来，我计划编写一些纯Python数据集，这应该会更容易一些。看一下TF IO数据集的源代码文件结构。 ?...tests/test_pcap_eager.py 希望这可以帮助构建自己的自定义数据集。

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MMsegmentation教程 2: 自定义数据集

通过重新组织数据来定制数据集最简单的方法是将您的数据集进行转化，并组织成文件夹的形式。如下的文件结构就是一个例子。...通过混合数据去定制数据集 MMSegmentation 同样支持混合数据集去训练。当前它支持拼接 (concat) 和重复 (repeat) 数据集。...重复数据集我们使用 RepeatDataset 作为包装 (wrapper) 去重复数据集。...pipeline=train_pipeline ) ) 拼接数据集有2种方式去拼接数据集。...pipeline=train_pipeline ) ) data = dict( imgs_per_gpu=2, workers_per_gpu=2, train = [

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TensorFlow数据集（一）——数据

参考书《TensorFlow：实战Google深度学习框架》（第2版）例子：从一个张量创建一个数据集，遍历这个数据集，并对每个输入输出y = x^2 的值。 #!...10 10:52 @desc: 例子：从一个张量创建一个数据集，遍历这个数据集，并对每个输入输出y = x^2 的值。...""" import tensorflow as tf # 从一个数组创建数据集。...py @time: 2019/2/10 11:03 @desc: 数据是文本文件 """ import tensorflow as tf # 从文本文件创建数据集。...10 13:44 @desc: 用initializable_iterator来动态初始化数据集的例子 """ import tensorflow as tf from figuredata_deal.dataset_test3

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TensorFlow数据集（二）——数据

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。 #!...12 13:45 @desc: 使用数据集实现数据输入流程 """ import tensorflow as tf from figuredata_deal.figure_deal_test2 import...因为上一个map得到的数据集中提供了decoded_image和label两个结果，所以这个 # map需要提供一个有2个参数的函数来处理数据。...在前面TRAINING_ROUNDS指定了训练的轮数， # 而这里指定了整个数据集重复的次数，它也间接地确定了训练的论述。...NUM_EPOCHS = 10 dataset = dataset.repeat(NUM_EPOCHS) # 定义数据集迭代器。

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TensorFlow2.0（10）：加载自定义图片数据集到Dataset

前面的推文中我们说过，在加载数据和预处理数据时使用tf.data.Dataset对象将极大将我们从建模前的数据清理工作中释放出来，那么，怎么将自定义的数据集加载为DataSet对象呢？...本文就来捋一捋如何加载自定义的图片数据集实现图片分类，后续将继续介绍如何加载自定义的text、mongodb等数据。...加载自定义图片数据集如果你已有数据集，那么，请将所有数据存放在同一目录下，然后将不同类别的图片分门别类地存放在不同的子目录下,目录树如下所示： $ tree flower_photos -L 1 flower_photos...如果你已有自己的数据集，那就按上面的结构来存放，如果没有，想操作学习一下，你可以通过下面代码下载上述图片数据集： import tensorflow as tf import pathlib data_root_orig...https://github.com/ChenHuabin321/tensorflow2_tutorials ?

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AI实战 | Tensorflow自定义数据集和迁移学习（附代码下载）

自定义数据集做深度学习项目时，我们一般都不用网上公开的数据集，而是用自己制作的数据集。那么，怎么用Tensorflow2.0来制作自己的数据集并把数据喂给神经网络呢？且看这篇文章慢慢道来。.../s/1V_ZJ7ufjUUFZwD2NHSNMFw 提取码：dsxl 数据集划分划分由上图可知，60%的数据集用来train，20%的数据集用来validation，同样20%用来test。...把数据集的标签做one-hot编码。...一般数据集较少的话需要使用数据增强以增加数据集，防止训练网络过拟合。...参考资料本篇文章主要参考网易云课堂龙龙老师的《深度学习与TensorFlow 2入门实战》课程链接：https://study.163.com/course/courseMain.htm?

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Hello TensorFlow : MINST数据集识别

MINST介绍 MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所(National Institute of Standards and Technology )。...训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员，测试集(test...本文会介绍两种方法： softmax回归卷积神经网络（CNN） ---- softmax回归读取数据首先读取数据，MINST数据集中每个图片都是 ?...Tip： TensorFlow可以自动下载MINST数据集，而且很容易失败，所以建议还是自己从网上下载好MINST数据集再加载。...读取数据就不赘述了，与上面一样。

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【tensorflow2.0】处理时间序列数据

本篇文章将利用TensorFlow2.0建立时间序列RNN模型，对国内的新冠肺炎疫情结束时间进行预测。一，准备数据本文的数据集取自tushare，获取该数据集的方法参考了以下文章。...然后是创建数据集： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as...，由于此例数据较少，我们仅仅可视化损失函数在训练集上的迭代情况。...loss=MSPE(name = "MSPE")) model_loaded.predict(ds_train) 参考：开源电子书地址：https://lyhue1991.github.io/eat_tensorflow2..._in_30_days/ GitHub 项目地址：https://github.com/lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days

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【时空序列预测实战】详解时空序列常用数据集之MovingMnist数据集(demo代码)

前言毋庸置疑在做时空序列模型的时候，oving数据集，或者说标准的数据集是必要的这篇文章我们主要介绍MovingMnist数据集，做这个方向的research是逃不过这个数据集的使用的一、 Address...地址：http://www.cs.toronto.edu/~nitish/unsupervised_video/ 这个数据集主要是在 Unsupervised Learning of Video Representations...input，后十帧为target,一共有10000个sequence，每个图片的大小为64✖64 (contains 10,000 sequences each of length 20 showing 2...batch_size, 64, 64] # B S H W -> S B H W data = np.load(path) data_trans = data.transpose(1, 0, 2,...' + url) data = urllib.request.urlopen(url) filename = url.rpartition('/')[2]

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Tensorflow2系类知识-6：数据集构建和预处理

文章目录数据集的构建和预处理数据集的预处理办法 TFRecord ：TensorFlow 数据集存储格式数据集的构建和预处理 tf.data.Dataset类，提供了对数据集的高层封装...使用于小数据集的方法：tf.data.Dataset.from_tensor_slices() ，构成一个大的张量。...数据集的预处理办法 Dataset.map(f):对数据集的每个元素应用函数f，得到一个新的数据集 Dataset.shuffle(buffer_size) ：将数据集打乱 Dataset.batch(...batch_size) ：将数据集分成批次，即对每 batch_size 个元素，使用 tf.stack() 在第 0 维合并，成为一个元素； TFRecord ：TensorFlow 数据集存储格式...TFRecord 可以理解为一系列序列化的 tf.train.Example 元素所组成的列表文件，而每一个 tf.train.Example 又由若干个 tf.train.Feature 的字典组成。

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TensorFlow加载cifar10数据集

加载cifar10数据集 cifar10_dir = 'C:/Users/1/.keras/datasets/cifar-10-batches-py' (train_images, train_labels...), (test_images, test_labels) = load_data(cifar10_dir) 注意：在官网下好cifar10数据集后将其解压成下面形式 load_local_cifar10...import print_function import os import sys import numpy as np from six.moves import cPickle from tensorflow.keras...y_test), 1)) if K.image_data_format() == 'channels_last': x_train = x_train.transpose(0, 2,...3, 1) x_test = x_test.transpose(0, 2, 3, 1) return (x_train, y_train), (x_test, y_test)

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TensorFlow 数据集和估算器介绍

TensorFlow 1.3 引入了两个重要功能，您应当尝试一下：数据集：一种创建输入管道（即，将数据读入您的程序）的全新方式。估算器：一种创建 TensorFlow 模型的高级方式。...估算器包括适用于常见机器学习任务的预制模型，不过，您也可以使用它们创建自己的自定义模型。下面是它们在 TensorFlow 架构内的装配方式。...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。...从高层次而言，数据集由以下类组成：其中：数据集：基类，包含用于创建和转换数据集的函数。允许您从内存中的数据或从 Python 生成器初始化数据集。...迭代器：提供了一种一次获取一个数据集元素的方法。我们的数据集首先，我们来看一下要用来为模型提供数据的数据集。

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Tensorflow 读取 CIFAR-10 数据集

参考文献Tensorflow 官方文档[1] > tf.transpose 函数解析[2] > tf.slice 函数解析[3] > CIFAR10/CIFAR100 数据集介绍[4] > tf.train.shuffle_batch...这和此数据集存储图片信息的格式相关。 # CIFAR-10数据集中 """第一个字节是第一个图像的标签，它是一个0-9范围内的数字。...从阅读器中构造CIFAR图片管道 def input_pipeline(batch_size, train_logical=False): # train_logical标志用于区分读取训练和测试数据集...官方文档: https://www.tensorflow.org [2]tf.transpose函数解析: http://blog.csdn.net/u013555719/article/details...79344063 [3]tf.slice函数解析: http://blog.csdn.net/u013555719/article/details/79343847 [4]CIFAR10/CIFAR100数据集介绍

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PyTorch 自定义数据集

准备数据准备 COCO128[1] 数据集，其是 COCO[2] train2017 前 128 个数据。...定义 Dataset torch.utils.data.Dataset 是一个数据集的抽象类。...自定义数据集时，需继承 Dataset 并覆盖如下方法： __len__: len(dataset) 获取数据集大小。 __getitem__: dataset[i] 访问第 i 个数据。...详见： torch.utils.data.Dataset[4] torchvision.datasets.vision.VisionDataset[5] 自定义实现 YOLOv5 数据集的例子： import...* img.width, (y - h/2) * img.height, (x + w/2) * img.width, (y + h/2) * img.height

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Tensorflow mnist 数据集测试代码 + 自己下载数据

article/details/84319487 https://blog.csdn.net/weixin_39673686/article/details/81068582 import tensorflow...as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 自己下载 MNIST_data 数据集， csdn 上下载很快...mnist_data_folder="/home/zhangjun/miniconda3/envs/tensorflow/MNIST_data" mnist=input_data.read_data_sets

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Tensorflow 加载本地CIFAR10数据集

本文介绍怎样把保存在本地的CIFAR10数据集加载到程序中。...数据集网址：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz 代码： from __future__ import absolute_import...from __future__ import division from __future__ import print_function from tensorflow.keras import...y_test), 1)) if K.image_data_format() == 'channels_last': x_train = x_train.transpose(0, 2,...3, 1) x_test = x_test.transpose(0, 2, 3, 1) return (x_train, y_train), (x_test, y_test)

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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...我们可以写一段代码获取你的数据，将数据填入到Example协议内存块(protocol buffer)，将协议内存块序列化为一个字符串，并且通过tf.python_io.TFRecordWriter...利用下列代码将图片生成为一个TFRecord数据集： import os import tensorflow as tf from PIL import Image import matplotlib.pyplot...将图片形式的数据生成多个TFRecord 当图片数据量很大时也可以生成多个TFRecord文件，根据TensorFlow官方的建议，一个TFRecord文件最好包含1024个左右的图片，我们可以根据一个文件内的图片个数控制最后的文件个数...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？

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Tensorflow2.0实战之MNSIT数据集

最近Tensorflow相继推出了alpha和beta两个版本，这两个都属于tensorflow2.0版本；早听说新版做了很大的革新，今天就来用一下看看这里还是使用MNSIT数据集进行测试导入必要的库...import tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets, layers, optimizers, Sequential, metrics...数据的准备 (xs, ys),_ = datasets.mnist.load_data() print('datasets:', xs.shape, ys.shape, xs.min(), xs.max...None, 28*28)) network.summary() optimizer = optimizers.SGD(lr=0.01) acc_meter = metrics.Accuracy() 对数据集进行迭代...65792 _________________________________________________________________ dense_2

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自创数据集，使用TensorFlow预测股票入门

S&P 500 股指时序绘图预备训练和测试数据该数据集需要被分割为训练和测试数据，训练数据包含总数据集 80% 的记录。该数据集并不需要扰乱而只需要序列地进行切片。...后者涉及时间序列周期性分解的重复样本，以便模拟与原时间序列相同周期性模式的样本，但这并不不是简单的复制他们的值。...比较常见的错误就是在拆分测试和训练数据集之前缩放整个数据集。因为我们在执行缩放时会涉及到计算统计数据，例如一个变量的最大和最小值。...当训练达到了 epoch 的最大值或其它的用户自定义的停止标准的时候，网络的训练就会停止。...模型能迅速学习到测试数据中的时间序列的位置和形状，并在经过几个 epoch 的训练之后生成准确的预测。太棒了！可以看到，网络迅速地适应了时间序列的基本形状，并能继续学习数据的更精细的模式。

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自创数据集，使用TensorFlow预测股票入门

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