Tensorflow Dataset API是否完全摆脱了feed_dict参数？ - 腾讯云开发者社区

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解决AttributeError: module tensorflow has no attribute placeholder

在升级完成后，重新运行你的代码，看看问题是否解决。...在TensorFlow 2.0及更高版本中，推荐使用tf.data.Dataset API来处理数据输入，而不是使用placeholder。...为placeholder提供数值在运行计算图时，我们通过feed_dict参数将具体的数值传递给placeholder。...需要注意的是，在TensorFlow 2.0以及更高版本中，placeholder被移除了，推荐使用tf.data.Dataset API作为替代方案。...但需要注意的是，在TensorFlow 2.0以及更高版本中，placeholder被移除，推荐使用tf.data.Dataset API作为替代方案。

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TensorFlow读写数据

在TensorFlow也提供了方法给我们设置：dataset.batch()，在API中是这样介绍batchSize的： representing the number of consecutive...这里我们用到的api是：dataset.shffle(); 三、再来聊聊dataset 我从官网的介绍中截了一个dataset的方法图(部分)： ?...对数据集进行一次迭代，不支持参数化 2.可初始化迭代使用前需要进行初始化，支持传入参数。...2、可以初始化的 Iterator ，它可以满足 Dataset 重复加载数据，满足了参数化要求。...https://www.jianshu.com/p/91803a119f18 https://irvingzhang0512.github.io/2018/04/19/tensorflow-api-2

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如何在TensorFlow上高效地使用Dataset

的内置API——Dataset，接下来就如何使用该API向模型中导入数据进行介绍。...幸运的是，TensorFlow有一个内置的API——Dataset，它更容易完成这项任务，因此，使用内置的输入管道（Pipeline），不要使用‘feed-dict’。...https://www.tensorcow.org/api_docs/python/tf/data/Dataset 其他相关资源 TensorFlow读取数据的三种方法： 1....预加载数据这种方法仅用于可以完全加载到存储器的小数据集。可以存储在常量和变量中。..., feed_dict={label_initializer: training_lables}) 参考链接： https://towardsdatascience.com/how-to-use-dataset-in-tensorflow-c758ef9e4428

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实例介绍TensorFlow的输入流水线

在TensorFlow中最常见的加载训练数据的方式是通过Feeding（https://www.tensorflow.org/api_guides/python/reading_data#Feeding...）方式，其主要是定义placeholder，然后将通过Session.run()的feed_dict参数送入数据，但是这其实是最低效的加载数据方式。...后来，TensorFlow增加了QueueRunner（https://www.tensorflow.org/api_guides/python/reading_data#_QueueRunner_）机制...，每次初始化时送入不同的参数，就可以支持数据集的简单参数化，下面是一个实例： max_value = tf.placeholder(tf.int64, []) dataset = tf.data.Dataset.range...[Reading data](https://www.tensorflow.org/api_guides/python/reading_data).

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TensorFlow官方教程翻译：导入数据

/p/64bd6a49a94a） Dataset的API让你能从简单，可重用的模块中构建复杂的输入管道。...Dataset的API使得处理大量的数据，不同的数据格式和复杂的转换变得容易。...Dataset的API为TensorFlow中引入了两个新的抽象概念： 1、tf.data.Dataset表示一个元素的序列，在这个序列中每个元素包含一个或多个Tensor对象。..., feed_dict={features_placeholder: features, labels_placeholder: labels}) Dataset的API支持各种文件格式，因而你可以处理那些不能装进内存的大型数据集...skip(1) .filter(lambda line: tf.not_equal(tf.substr(line, 0, 1), "#")))) 有关使用datasets解析CSV文件的完全例子

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开发 | TensorFlow全新的数据读取方式：Dataset API入门教程

Dataset API是TensorFlow 1.3版本中引入的一个新的模块，主要服务于数据读取，构建输入数据的pipeline。...此外，如果想要用到TensorFlow新出的Eager模式，就必须要使用Dataset API来读取数据。...Dataset API的导入在TensorFlow 1.3中，Dataset API是放在contrib包中的： tf.contrib.data.Dataset 而在TensorFlow 1.4中，...Dataset API已经从contrib包中移除，变成了核心API的一员： tf.data.Dataset 下面的示例代码将以TensorFlow 1.4版本为例，如果使用TensorFlow 1.3...作为兼容两种模式的Dataset API，在今后应该会成为TensorFlow读取数据的主流方式。

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TensorFlow全新的数据读取方式：Dataset API入门教程

作者 | 何之源 Dataset API是TensorFlow 1.3版本中引入的一个新的模块，主要服务于数据读取，构建输入数据的pipeline。...此外，如果想要用到TensorFlow新出的Eager模式，就必须要使用Dataset API来读取数据。...Dataset API的导入在TensorFlow 1.3中，Dataset API是放在contrib包中的： tf.contrib.data.Dataset 而在TensorFlow 1.4中，Dataset...API已经从contrib包中移除，变成了核心API的一员： tf.data.Dataset 下面的示例代码将以TensorFlow 1.4版本为例，如果使用TensorFlow 1.3的话，需要进行简单的修改...作为兼容两种模式的Dataset API，在今后应该会成为TensorFlow读取数据的主流方式。

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【TensorFlow】TensorFlow读取数据

, feed_dict 2.3 Reading From File：直接从文件中读取 3 TensorFlow读取图片方法在用CNN模型做图像识别/目标检测应用时，TensorFlow输入图像数据一般要转化为一个...通俗来讲，现在TensorFlow(1.4版本以后)有三种读取数据方式：使用placeholder读内存中的数据使用queue读硬盘中的数据使用Dataset方式读取 TensorFlow如何工作...涉及计算的核心算子和运行框架是用C++写的，并提供API给Python。Python调用这些API，设计训练模型(Graph)，再将设计好的Graph给后端去执行。...示例代码如下： Feeding机制: placeholder, feed_dict 这种方式用的很多，一般和文件读取（文件队列,dataset数据集）方式结合起来使用。...Dataset（更高层的数据处理框架）下面代码演示的是利用TensorFlow队列的机制进行数据读取的例子： TensorFlow读取图片方法使用gfile读图片，decode输出是Tensor，

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实例介绍TensorFlow的输入流水线

在TensorFlow中最常见的加载训练数据的方式是通过Feeding（https://www.tensorflow.org/api_guides/python/reading_data#Feeding...）方式，其主要是定义placeholder，然后将通过Session.run()的feed_dict参数送入数据，但是这其实是最低效的加载数据方式。...后来，TensorFlow增加了QueueRunner（https://www.tensorflow.org/api_guides/python/reading_data#_QueueRunner_）机制...TF提供了配套的API来完成这个过程，注意的是这个输入流水线是直接嵌入训练的Graph中，即是整个图模型的一部分。...，每次初始化时送入不同的参数，就可以支持数据集的简单参数化，下面是一个实例： max_value = tf.placeholder(tf.int64, []) dataset = tf.data.Dataset.range

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TensorFlow全新的数据读取方式：Dataset API入门教程

Dataset API是TensorFlow 1.3版本中引入的一个新的模块，主要服务于数据读取，构建输入数据的pipeline。...此外，如果想要用到TensorFlow新出的Eager模式，就必须要使用Dataset API来读取数据。...Dataset API的导入在TensorFlow 1.3中，Dataset API是放在contrib包中的： tf.contrib.data.Dataset 而在TensorFlow 1.4中，Dataset...API已经从contrib包中移除，变成了核心API的一员： tf.data.Dataset 下面的示例代码将以TensorFlow 1.4版本为例，如果使用TensorFlow 1.3的话，需要进行简单的修改...作为兼容两种模式的Dataset API，在今后应该会成为TensorFlow读取数据的主流方式。

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【Tensorflow】Dataset 中的 Iterator

Tensorflow 现在将 Dataset 作为首选的数据读取手段，而 Iterator 是 Dataset 中最重要的概念。...import tensorflow as tf dataset = tf.data.Dataset.range(5) iterator = dataset.make_one_shot_iterator...单次的迭代器，不支持动态的数据集，它比较单纯，它不支持参数化。什么是参数化呢？...except tf.errors.OutOfRangeError: break 答案是否定的，程序会报错。...1、单次 Iterator ，它最简单，但无法重用，无法处理数据集参数化的要求。 2、可以初始化的 Iterator ，它可以满足 Dataset 重复加载数据，满足了参数化要求。

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教程 | 如何使用TensorFlow中的高级API：Estimator、Experiment和Dataset

》的文章，通过实例详细介绍了如何使用 TensorFlow 中的高级 API（Estimator、Experiment 和 Dataset）训练模型。...值得一提的是 Experiment 和 Dataset 可以独立使用。这些高级 API 已被最新发布的 TensorFlow1.3 版收录。...目前，Keras API 正倾向于直接在 TensorFlow 中实现，TensorFlow 也在提供越来越多的高级构造，其中的一些已经被最新发布的 TensorFlow1.3 版收录。...模型函数将输入特征作为参数，相应标签作为张量。它还有一种模式来标记模型是否正在训练、评估或执行推理。模型函数的最后一个参数是超参数的集合，它们与传递给 Estimator 的内容相同。...API for TensorFlow Input Pipelines：https://www.tensorflow.org/versions/r1.3/programmers_guide/datasets

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colab上更换python版本或者换成tensorflow1.x版本

2023-02-15 目前colab已经不支持使用：%tensorflow_version 1.x来切换使用tensorflow1.x版本了。...最后可以测试下是否可用： import tensorflow as tf # 这里使用Numpy生成模拟数据集 from numpy.random import RandomState tf.compat.v1....disable_eager_execution() # 定义训练数据batch的大小 batch_size = 8 # 定义神经网络的参数 w1 = tf.Variable(tf.random_normal...= 128 X = rdm.rand(dataset_size, 2) # 假设0为负样本，1为正样本。...end = min(start + batch_size, dataset_size) # 通过选取的样本训练神经网络并更新参数 sess.run(train_step

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如何使用TensorFlow中的Dataset API（使用内置输入管道，告别‘feed-dict’ ）

幸运的是，TensorFlow提供了一种内置的API——Dataset，使得我们可以很容易地就利用输入管道的方式输入数据。在这篇教程中，我们将介绍如何创建和使用输入管道以及如何高效地向模型输入数据。...我们也可以设置buffer_size参数，下一个元素将从这个固定大小的缓存中按照均匀分布抽取。...dataset tutorial: https://www.tensorflow.org/programmers_guide/datasets Dataset docs: https://www.tensorflow.org.../api_docs/python/tf/data/Dataset ▌结论 Dataset API提供了一种快速而且鲁棒的方法来创建优化的输入管道来训练、评估和测试我们的模型。...在这篇文章中，我们了解了很多常见的利用Dataset API的操作。

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使用自己的数据集训练MobileNet、ResNet实现图像分类（TensorFlow）| CSDN博文精选

TensorFlow官网中使用高级API -slim实现了很多常用的模型，如VGG，GoogLenet V1、V2和V3以及MobileNet、resnet模型，可详看这里https://github.com...模型 6、训练方法实现过程 7、模型预测 8、其他模型训练方法 1、项目文件结构说明 tensorflow_models_nets： |__dataset #数据文件 |__record...用于生成批训练数据的函数 get_example_nums：统计tf_records图像的个数(example个数) disp_records(): 解析record文件，并显示图片，主要用于验证生成record文件是否成功...实现的网络结构，关系TF-slim的用法，可参考：《tensorflow中slim模块api介绍》：https://blog.csdn.net/guvcolie/article/details/77686555...2、增大或减小学习率参数：base_lr（个人经验：模型越深越复杂时，学习率越小） 3、改变优化方案：如使用MomentumOptimizer或者AdadeltaOptimizer等优化方法 4、是否有设置默认的模型参数

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教程 | 如何在TensorFlow中高效使用数据集

幸运的是，TensorFlow 拥有一个名为 Dataset 的内建 API，它可以让我们的工作更加简单。在本教程中，我们将介绍搭建内建管道，让数据高效传递给模型的方法。...我们还可以设置参数 buffer_size，下一个元素将从该固定大小的缓存中均匀地选取。...你还可以设置 seed 参数。 MAP 你可以使用 map 方法对数据集中的所有成员应用定制化函数。...数据集教程：https://www.tensorflow.org/programmers_guide/datasets 数据集文档：https://www.tensorflow.org/api_docs.../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。

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ValueError：GraphDef cannot be larger than 2GB.解决办法

.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...所以解决办法有两种思路，一直不保存graph，而是使用feed_dict的方式来构建input pipeline。...feed_dict 为了在大数据量时使用 dataset，我们可以用 placeholder 创建 dataset。...仔细看一下 estimator 的 train 和 evaluate 函数定义可以发现它们都接收 hooks 参数，这个参数的定义是：List of tf.train.SessionRunHook subclass...也就是说我们可以自己定义一个SessionRunHook作为参数传递到hook就可以了。

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机器之心GitHub项目：从零开始用TensorFlow搭建卷积神经网络

在会话中，占位符可以使用 feed_dict 馈送数据。 feed_dict 是一个字典，在字典中需要给出每一个用到的占位符的取值。...MNIST 可以自动检测指定的目录下是否有数据集，如果没有就自动下载数据集至该目录下。在上面的两段代码中，「....最后一个参数表明 TensorFlow 是否需要使用 0 来填补图像周边，这样以确保图像输出尺寸在步幅参数设定为 1 的情况下保持不变。...所以我们可以修改一下 LeNet5 架构，并看看是否能获得性能上的提升，我们可以称这种修改的架构为类 LeNet5 架构。 ? 最大的不同是我们使用 ReLU 激活函数代替 Sigmoid 激活函数。...以馈送到占位符中 feed_dict = {tf_train_dataset : batch_data, tf_train_labels : batch_labels}

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tensorflow 性能调优相关

如何进行优化tensorflow 将极大得加速机器学习模型的训练的时间，下面是一下tensorflow性能调优相关的阅读链接： tensorflow 性能调优：http://d0evi1.com/tensorflow.../performance/ (概括的较为完整) tensorflow:input pipeline性能指南：http://d0evi1.com/tensorflow/datasets_performance...-l 2 确认一个GPU是否被充分利用；通过gpu 利用率查看瓶颈是否在 input pipeline; 生成一个 timeline，观察等待状态。...来进行释放GPU; 使用Dataset API: dataset api 会使用C++多线程机制，会比基于python的queue_runner的开销更低；使用 feed_dict 来进行装载数据将会存在性能问题...Fused batch norm: 没看懂，之前没有使用过，所以不知道如何来进行使用；编译安装：缺省的TensorFLow二进制包面向大多数的硬件，以便TensorFlow能为所有人所使用。

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提高GPU训练利用率的Tricks

TF api这特喵的都是些什么鬼！各种跟numpy和python内置函数重名却行为不一致是什么鬼！卧槽这个api少了个参数我该怎么办？python里就一行代码就能搞定的事情我为什么写了几十行？？ ?...别怕别怕，好在后来其实tensorflow已经封装了一个特别好（多）用（坑）的上层API来把整个train loop都能轻松的封装在计算图中，从而实现超级高的GPU利用率和训练效率！...如果你真的完全用tensorflow API来做复杂的预处理的话，真的会让人疯掉的QAQ因此，这里在用tf.data之前，小夕极力的建议先把数据集尽可能的transform成预处理后的样子，包括做分词、...使用tf.data里面的叫做prefetch的神奇api就可以轻松完成啦，这个api里的参数buffer_size就是讲的是额外的fetch多少份，比如buffer_size=1，然后我们要prefetch...幸运的是我们也不用自己手撸多线程了，tf.data.Dataset在map（预处理）函数里有一个参数num_parallel_calls，给这个参数赋值就可以并行parse啦。如图， ?

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解决AttributeError: module tensorflow has no attribute placeholder

TensorFlow读写数据

如何在TensorFlow上高效地使用Dataset

实例介绍TensorFlow的输入流水线

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开发 | TensorFlow全新的数据读取方式：Dataset API入门教程

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【TensorFlow】TensorFlow读取数据

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【Tensorflow】Dataset 中的 Iterator

教程 | 如何使用TensorFlow中的高级API：Estimator、Experiment和Dataset

colab上更换python版本或者换成tensorflow1.x版本

如何使用TensorFlow中的Dataset API（使用内置输入管道，告别‘feed-dict’ ）

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ValueError：GraphDef cannot be larger than 2GB.解决办法

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