Tensorflow数据集使用
TensorFlow数据集使用是指在使用TensorFlow进行机器学习和深度学习任务时，使用预定义的数据集或自定义的数据集进行模型训练和评估的过程。
TensorFlow提供了一些常用的数据集，可以直接在代码中调用和使用。这些数据集包含了各种类型的数据，如图像、文本、语音等，可以用于不同的机器学习任务。
TensorFlow数据集的分类：
- 图像数据集：包括MNIST、CIFAR-10、ImageNet等。这些数据集用于图像分类、目标检测、图像生成等任务。
- 文本数据集：包括IMDB电影评论、新闻文本等。这些数据集用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
- 语音数据集：包括TIMIT、LibriSpeech等。这些数据集用于语音识别、语音合成等任务。
- 其他数据集：还有一些其他类型的数据集，如时序数据集、推荐系统数据集等。
TensorFlow数据集的优势：
- 方便使用：TensorFlow提供了简单易用的API，可以方便地加载和处理数据集。
- 多样性：TensorFlow提供了多种类型的数据集，适用于不同的机器学习任务。
- 高质量：TensorFlow的数据集经过精心筛选和处理，保证了数据的质量和可用性。
TensorFlow数据集的应用场景：
- 图像分类：使用图像数据集进行模型训练，实现对图像进行分类的功能。
- 目标检测：使用图像数据集进行模型训练，实现对图像中的目标进行检测和定位的功能。
- 语音识别：使用语音数据集进行模型训练，实现对语音进行识别的功能。
- 文本分类：使用文本数据集进行模型训练，实现对文本进行分类的功能。
- 机器翻译：使用文本数据集进行模型训练，实现对文本进行翻译的功能。
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- 腾讯云AI开放平台：https://cloud.tencent.com/product/ai 腾讯云AI开放平台提供了丰富的人工智能服务和工具，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等，可以与TensorFlow数据集结合使用，提升模型的性能和效果。
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总结： TensorFlow数据集使用是在机器学习和深度学习任务中使用预定义或自定义的数据集进行模型训练和评估的过程。TensorFlow提供了多种类型的数据集，包括图像、文本、语音等，适用于不同的机器学习任务。腾讯云提供了丰富的人工智能服务和云计算产品，可以与TensorFlow数据集结合使用，提升模型的性能和效果。
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试图从张量流中引导数据是很困难的，我无法将数据分开。
从binary_alpha_digits加载dataset tensorflow_datasets。将数据集分为60%用于培训，40%用于测试。
我试过：
from matplotlib import pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
port tensorflow_datasets as tfds
train_ds, test_ds = tfds.load('BinaryAlphaDigits', split
浏览 7提问于2022-09-11得票数 2
在我看过的所有tensorflow教程中，他们都使用了MNIST数据集，我已经理解了建模，但是如何将这个数据集加载到tensorflow中呢？
浏览 26提问于2017-12-17得票数 2
回答已采纳
我有一个目录，里面有12个csv文件。我使用以下代码使用tensorflow阅读它们：-
import tensorflow as tf
a = [0, 2, 3, 4, 5, 19, 23, 32, 39, 40, 42, 50, 51, 53, 56, 65, 66, 67, 68, 69]
data = tf.data.experimental.make_csv_dataset("./raw/*",
batch_size=2000,
浏览 12提问于2022-11-03得票数 0
1回答
我对TensorFlow和Python非常陌生。我有一个数据集，与MNIST数据集(28 * 28图像)非常相似。我已经关注了很多关于如何使用tensorflow实现基本神经网络的在线教程，并发现大多数都只是使用：
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot = True)
有没有一种方法可以让我使用自己的类似MNIST的数据而不是从tensorflow导入它？此外，我还能对类似MNIST的数据
浏览 0提问于2017-11-30得票数 0
我现在正在学习python。当我尝试将电影镜头/100k评级数据导入到我的项目时，出现错误 DatasetNotFoundError: Dataset movie_lens not found. 以下是我的代码 import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
import tensorflow_recommenders as tfrs
ratings = tfds.load("movie_lens/100k-ratings", split="train") 从the tensorflow
浏览 42提问于2020-10-18得票数 1
我使用下载了牛津-IIIT宠物数据集，其中包含损坏的数据：
Corrupt JPEG data: 240 extraneous bytes before marker 0xd9
Corrupt JPEG data: premature end of data segment
我想删除这个数据，这样我就可以重新下载，以避免损坏。
有没有办法使用这个库来做这件事？
如果没有，我在哪里可以找到我的文件目录中的数据？我在AppData/~/python/~/Lib/site-packages/tensorflow_datasets中找到了tensorflow-datasets目录()，但我找不到该数据
浏览 0提问于2019-12-19得票数 1
对于tensorflow专家来说，这是一个新手问题：
我使用arduinos从连接到太阳能电池板阵列的电力变压器中读取了大量数据，我的问题是，我是否可以使用tensorflow来预测未来的发电量。
我对tensorflow完全陌生，如果可以给我指出类似的东西，我可以从它或任何做类似预测建模的github存储库开始。
编辑: Kyle给我指出了MNIST的数据，我认为它是一个图像数据集。同样，不确定tensorflow是否是解决此问题的正确计算库，或者它只适用于图像数据集？
谢谢，Rajesh
浏览 1提问于2016-11-22得票数 2
遵循Tensorflow教程中的虹膜分类问题，我正在尝试构建一个DNN分类器模型来识别手写字符。遇到了对测试数据的质疑。
我假设在正常的机器学习中，测试数据是未标记的。为什么在tensorflow中，测试数据也应该被标记？有没有什么方法可以使用DNN分类器或tensorflow中的任何其他分类器输入未标记的测试数据？
浏览 18提问于2018-07-27得票数 1
我正在遵循来自TensorFlow (链接：)的语音识别教程，并且当我运行以下命令时，它可以完美地运行，该命令下载TensorFlow提供的数据集。
python tensorflow/examples/speech_commands/train.py
但是，当我更改默认值，使其指向我的数据集时，它抛出以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "/home/users2/lmn/.local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/examples/speech_commands/train.p
浏览 3提问于2018-05-06得票数 1
我有一个基于一个.tfrecord文件的tensorflow数据集。如何将数据集拆分为测试数据集和训练数据集？例如，70%的训练和30%的测试？
编辑：
我的Tensorflow版本: 1.8我已经检查过了，在可能的副本中没有提到的"split_v“函数。另外，我正在使用一个tfrecord文件。
浏览 4提问于2018-07-02得票数 36
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2回答
我的数据集在TensorFlow Dataset管道中，我想知道如何对其进行标准化，问题是为了标准化，您需要加载整个数据集，这与TensorFlow Dataset的用途完全相反。 那么如何对TensorFlow Dataset管道进行规范化呢？如何将其应用于新数据？(即用于进行新预测的数据)
浏览 29提问于2020-07-07得票数 1
在TensorFlow示例中，我可以看到用于下载数据集的csv格式的URL。例如, Iris- https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/iris_training.csv 泰坦尼克号- https://storage.googleapis.com/tf-datasets/titanic/train.csv 但是，我无法在TensorFlow中找到她上面列出的每个数据集的URL。(https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/overview)。
浏览 46提问于2021-04-17得票数 0
我只想在tensorflow resnet示例中使用每类CIFAR10数据集的前10%。
在这种情况下，最简单的更改方法是什么？我不太理解Tensorflow中的数据类...
浏览 0提问于2017-11-07得票数 1
我在TensorFlow (v1.10)中根据它们的做了一个自定义估计器(请参阅此)。
我把玩具模型训练成：
tf.estimator.train_and_evaluate(est, train_spec, eval_spec)
然后，使用一些测试集数据，尝试使用以下方法对模型进行评估：
test_fn = lambda: input_fn(DATASET['test'], run_params)
test_res = est.evaluate(input_fn=test_fn)
(如果train_fn和valid_fn在功能上与test_fn相同，例如足以使tf.estima
浏览 0提问于2018-11-09得票数 3
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我想知道在spacy_sklearn和tensorflow_embedding管道之间是否有什么基本的区别。我的意思是tensorflow_embedding也必须使用相同的词嵌入概念，使用PCA等来降低数据的维度。那么唯一的区别是spacy_sklearn有一些预训练的数据以预训练向量的形式绘制，而tensorflow管道没有吗?我的理解正确吗?还有tensorflow_embedding管道与谷歌提供的tensorflow框架有什么关系？
我试着在google上搜索tensorflow框架，但没有得到任何具体的答案。我也在RASA社区页面上搜索了一下，但再次没有找到帮助
浏览 0提问于2019-02-06得票数 0
我想使用。在解压文件时，我可以看到这些文件是.m(matlab文件)格式的。如何使用tensorflow训练这样的数据集？我是tensorflow的新手，因此需要一些帮助。
我是否必须手动创建任何东西(我有一种预感，我显然是这样做的)？如果是这样的话，是怎么做的？
浏览 3提问于2017-08-04得票数 0
我经常在许多Tensorflow 文本中看到这样的内容：
若要进行此计算，需要使用列方法。您显然需要在现实生活中计算这些数据，但是在这个示例中，我们将只提供它们。
对于中小型CSV数据集来说，计算平均值就像数据上的pandas方法一样简单，或者使用“`scikit learn”
但是，如果我们有较大的数据集，比如一个50 do的CSV文件，那么如何计算平均值或其他类似的统计数据。Tensorflow Transform声称它可以计算全局摘要统计数据，但它们并没有真正解释这个统计数据是如何工作的，也没有解释如何将其集成到工作流中。
下面是他们的中的代码示例。
import tensorf
浏览 4提问于2019-07-03得票数 7
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我遵循来细化Flowers数据集的初始模型。
花卉数据集具有flowers.py文件中指定的350个验证图像。
但是当我运行并修改它以打印TP、FP、TN、FN的数量时
结果：
I tensorflow/core/kernels/logging_ops.cc:79] eval/TrueNegatives[64]
I tensorflow/core/kernels/logging_ops.cc:79] eval/TruePositives[286]
I tensorflow/core/kernels/logging_ops.cc:79] eval/FalsePositives[2]
I tens
浏览 1提问于2017-08-07得票数 0
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我想在TFF (Tensorflow Federated)上使用三通道(X，Y，Z)加速度计数据集训练联邦模型，时间帧长度为128。
我的目标是使用
tff.learning.from_keras_model
TensorFlow联邦网站上的指南主要是处理数据集，这些数据集已经以所需的格式提供给模型。
tensorflow_federated.python.simulation.hdf5_client_data.HDF5ClientData
我完全不知道如何将我的原始数据集转换成所需的TFF格式。
我使用的数据集具有以下形状：
X: (-1, 128, 3) and Y: (-1)
X:是否浮
浏览 2提问于2020-03-25得票数 1
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1回答
我从几个路径位置删除了一些.py文件和一些fashion_mnist数据集，因为我在下载fashion_mnist数据集时遇到了问题，现在有一些.py文件丢失了，我得到了以下错误：
C:\ProgramData\Anaconda3\envs\jupyterlab-debugger\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py，文件在run_code中的跟踪(最近一次调用)：第3441行: exec(code_obj，self.user_global_ns，self.user_ns)
第5行:从tensorflow进口角
文件C:\Use
浏览 3提问于2021-05-04得票数 0
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我了解如何从公共TensorFlow数据集中获取数据集(例如“mnist”)
dataset = tfds.load( 'horses_or_humans' , split=tfds.Split.TRAIN )
如何为图像数据集获取数据集？
浏览 12提问于2021-03-07得票数 0
在TensorFlow教程中，我发现了一个从TensorFlow dataset加载数据集的代码。 dataset, metadata = tfds.load('cycle_gan/horse2zebra',
with_info=True, as_supervised=True)
train_horses, train_zebras = dataset['trainA'], dataset['trainB']
test_horses, test_zebras = dataset[
浏览 50提问于2019-12-12得票数 4
我正在使用tensorflow的tensorflow.data.Dataset api。但是，我需要动态地创建数据集，过滤掉其他数据集的元素。虽然培训进行得很好，而且我可以迭代训练集和dev集，但是当我用刚才使用过滤器创建的新数据集重新初始化迭代器时，我会收到以下异常：
tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError: Function tf_predicate_5HKZIzWZBv8 is not defined.
我使用以下函数从dataset中创建一个初始值：
self.iterator.make_initializer(dat
浏览 0提问于2018-10-22得票数 2
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我已经为我的原始数据实现了一个。我可以下载、准备和加载tensorflow.data.Dataset形式的数据，如下所示：
import tensorflow_datasets
builder = tensorflow_datasets.builder("my_dataset")
builder.download_and_prepare()
ds = builder.as_dataset()
我希望将这些数据转换为，以便进行模型训练。但是，我能够将dataset传递到转换管道的唯一方法是将其转换为实例字典并传递原始数据元数据。
instance_dicts = tensorf
浏览 5提问于2021-07-29得票数 1
在使用下面的代码下载了TensorFlow的cats_vs_dogs数据集之后，我试图在Kaggle 2.0上使用图像数据增强生成器来训练模型。
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255,
rotation_range=40,
width_shift_range=0.2,
height_shift_range=0.2,
浏览 2提问于2020-02-20得票数 2
1回答
我跟踪从大查询表中读取数据。下面是我的密码。根据，parallel_read_rows()的返回值是tf.dataset。但是dataset.cardinality().numpy()回来了-2。
from tensorflow_io.bigquery import BigQueryClient
def read_bigquery(table_name):
bigquery_client = BigQueryClient()
project, dataset, table = table_name.split(".")
rea
浏览 9提问于2022-06-30得票数 2
我使用了大约4600张训练X光图像，按70:30的比例分割。我以为我有一个很好的训练样本集，但模型出其不意。下面是描绘模型性能的图表。
我的CCN看起来如下：
INPUT_SHAPE = (224, 224, 3)
inp = tensorflow.keras.layers.Input(shape=INPUT_SHAPE)
conv1 = tensorflow.keras.layers.Conv2D(16, kernel_size=(3, 3), activation='relu', padding='same')(inp)
pool1 = tensorflo
浏览 7提问于2020-08-29得票数 0
我每天使用TensorFlow/Keras对项目进行预测。一切都很好，但是我经常收到关于过渡到TensorFlow 2.0的警告，我想这周我最终会确保我的代码在新版本的库中也能工作。在训练或拯救模型时，我没有遇到任何问题，但当涉及到预测时，我得到了以下警告：
警告:tensorflow:您的输入没有数据；中断培训。确保数据集或生成器至少可以生成steps_per_epoch * epochs批处理(在本例中为10批)。在构建数据集时，可能需要使用repeat()函数。
事实证明，它仍然按预期进行预测，但警告大大减缓了这一过程。我能够通过将steps=1参数传递给model.predict()来
浏览 0提问于2019-12-27得票数 3
1回答
我对非常陌生。我想使用TensorFlow作为我的时尚电子商务网站(运行在java上)的方式，所有的产品图像应该自动标记使用CNN。
我检查了示例，使用inception5h预培训的tensorflow模型进行自动标记/标记新图像。
inception5h似乎不适合时尚数据集。我还找到了一个指南解释了火车第一神经网络与基本分类使用的时装MNIST数据集。
我还想要创建我自己的模型，对它进行时尚MNIST数据集的培训，并在我的java代码中使用它进行自动标记。
问题-
我们也能为时尚MNIST数据集重新培训inception5h模型吗？
是否有任何经过预先培训的tensorflow模型
浏览 1提问于2018-10-28得票数 0
2回答
如何创建Cifar-10子集？
、、、、
我想用更少的训练数据样本来训练深度神经网络，以减少测试代码的时间。我想知道如何使用Keras TensorFlow.I设置Cifar-10数据集的子集。我有以下代码，用于训练Cifar-10完整数据集。
#load and prepare data
if WhichDataSet == 'CIFAR10':
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tensorflow.keras.datasets.cifar10.load_data()
else:
(x_train, y_train), (x_test, y_test) =
浏览 0提问于2020-06-24得票数 0
假设我有TensorFlow数据集，并且我使用TF2.0。我可以使用for循环对每个元素进行迭代：
import tensorflow_datasets as tfds
ds = tfds.load('coco', data_dir='D:\\DataSet\\COCO')
test_data = ds["test"]
for rec in test_data:
print(rec['image'])
可以直接访问第N个元素吗？
像rec = test_data[N]这样的东西
浏览 0提问于2020-04-29得票数 1
1回答
TensorFlow包的当前版本与459.2MB一样大。
我认为(默认的dataset )在459.2MB中可能占用相当大的空间。那么，如果没有默认的数据集，我如何才能下载TensorFlow模块呢？今后我不会以任何方式使用这些数据集。
浏览 2提问于2020-07-11得票数 0
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如何在tensorflowJS中导入tensorflow_datasets。网站上显示的导入TensorFlow数据集的唯一示例使用python
浏览 8提问于2020-11-17得票数 0
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我是tensorflow的新手，我已经开始使用tensorflow 2.0
我已经为多类分类问题构建了一个tensorflow数据集。让我们称其为labeled_ds。我已经准备好了这个数据集，从它们各自的类目录中加载所有图像文件。我遵循了这里的教程：
现在，我需要将labeld_ds拆分为三个互不相交的部分:训练、验证和测试。我正在研究tensorflow API，但没有允许指定拆分百分比的示例。我在中发现了一些东西，但我不确定如何使用它。此外，如何对拆分进行分层？
# labeled_ds contains multi class data, which is unbalanced.
tr
浏览 0提问于2019-10-16得票数 5
我正在尝试下载一个TensorFlow数据集
为了做到这一点，我执行以下命令：
tfds.text.YelpPolarityReviews
但这将返回以下错误：
AttributeError:模块“tensorflow_datasets.text”没有属性“YelpPolarityReviews”
在此之后，我尝试以下列方式下载洞数据集：
import tensorflow_datasets.download.DownloadManager as dl_manager
train_dir = dl_manager.download_and_extract('https://s3
浏览 2提问于2020-09-03得票数 1
回答已采纳
我有一个图像数据集，如
|-Train
| |-Defective
| |-images
| |-Not_Defective
| |-images
我使用以下函数对这些图像进行了预处理
dir='../input/railwaytrackv4/Dataset _ Railway Track Fault Detection-20210713T183411Z-001/Dataset _ Railway Track Fault Detection/Train'
train_data=tf.keras.utils.image_dataset_from_directory(dir
浏览 21提问于2021-10-30得票数 0
问题
TensorFlow数据集如何处理无法装入服务器内存的大型数据？
Spark可以处理具有多个节点的大型数据。对于中的问题，答案是使用Tensorflow变换，它使用Apache，它需要分布式计算集群(如Spark )。
如果我们有较大的数据集，比如一个50 do的CSV文件，那么如何计算平均值或其他类似的统计数据。
因此，我认为TensorFlow需要一个多节点集群，但不清楚TensorFlow是否有自己的集群实现，或者重用现有技术。由于TensorFlow预处理(例如获取列的平均值或std )需要Apache，所以我想它也是基于Apache的，但不确定。
谷歌的一篇论文展示了多
浏览 3提问于2020-08-09得票数 1
在我的项目中，我使用tensorflow- dataset模块加载VCTK数据集，如下所示：
dataset = tfds.load("vctk", with_info=False)
但最近它开始让我在一台新机器上出错：
Traceback (most recent call last):
File "/home/calandrinon/Documents/Repos/Audio-Super-Resolution/Project/predict.py", line 24, in <module>
dataset = tfds.load(&
浏览 19提问于2022-03-21得票数 0
我发现创建一个自定义数据集非常困难，该数据集可以用于替换来自tensorflow_datasets的tensorflow_datasets数据集，这样我就可以用自己的数据重用其他代码：
导入tensorflow_datasets as tfds数据集= tfds.load(name="wine_quality"，as_supervised=True，split="train")
加载后，wine_quality数据集：
类型: PrefetchDataset
字符串形式：<预取数据集形状：({乙醇：()，氯化物：()，柠檬酸：()，密度：()，固定酸化&
浏览 1提问于2021-11-02得票数 0
1回答
我想对我的训练数据集应用词干分析。我可以在tensorflow之外执行此操作，作为训练数据准备的一部分，但是在调用(存储的)模型之前，我需要对预测请求数据执行相同的过程。
有没有一种方法可以在tensorflow本身中实现这种转换，以便转换既用于训练又用于预测？
如果转换需要整个数据集的知识，例如标准化，这个问题就会变得更加恼人。
浏览 2提问于2018-03-31得票数 1
我正在尝试使用tensorflow创建一个文本分类模型。您可以使用tfds.load()将许多数据集导入到项目中，但我想创建一个属于我自己的唯一数据集。在tensorflow.js中，我所要做的就是创建一个包含训练/测试数据的JSON文件。对于python，似乎没有一种简单的方法可以做到这一点。 有没有人有这方面的经验？
浏览 18提问于2020-04-11得票数 0
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1回答
我在用Tensorflow训练我的模型。我每隔10个时代就会定期保存我的模型。我要训练的样本数量有限，所以我正在增强我的数据集，以生成一个更大的训练数据集。
如果我需要使用我保存的模型来恢复停电后的训练，那么使用相同的数据集还是创建一个新的数据集是最好的吗？
浏览 4提问于2021-02-05得票数 0
回答已采纳
1回答
我即将学习神经网络，我准备复制一个教程，它训练一个神经网络，目标是识别手写的字母。神经网络的训练应使用MNIST数据集进行。不幸的是，由于我无法在MNIST数据集中阅读，所以我的问题出现在哪里。我使用的环境是一个木星笔记本和Python 3。
下面是我的代码行(第2行引起问题)：
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot = True)
第2
浏览 0提问于2019-06-23得票数 0
回答已采纳
1回答
我试图导入tensorflow女权主义字母类别数据集。，但我没有看到任何示例显示如何在文档中的任何地方导入这些数据集。如何从tensorflow数据集库导入女权主义数据集？我知道还有其他方法可以像下面的代码那样获得像extra_keras_datasets包这样的数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = emnist.load_data(type='letters')
但我只想从tensorflow进口。
任何关于如何导入这方面的帮助都将非常有用。提前谢谢。
浏览 1提问于2021-07-24得票数 0
1回答
我在尝试跟踪tensorflow自己的Quickstart时出现了一些错误。我的问题是:我正在尝试使用自定义数据集来实现它，而且我在弄清楚MNIST数据集是如何预处理的时遇到了一些困难。
以下是加载数据的文档中的代码：
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
Keras的文档显示，load_data()返回一个Numpy数组的元组，但是在我的一生中，我不知道如何以准备Keras数据集的方式从tensorflow_datasets中准备数据集。有可能吗？
我已
浏览 5提问于2020-03-04得票数 0
我试图使用MirroredStrategy来适应我的顺序模型使用两个泰坦Xp GPU。我在ubuntu16.04上使用tensorflow 2.0 alpha。
我成功地运行了tensorflow文档中的代码片段：
from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals
import tensorflow as tf
mirrored_strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
with mirrored_strategy.scope(
浏览 19提问于2019-06-05得票数 8
我需要下载Mnist数据以便稍后使用。我该怎么做呢？我应该在我的设备上安装Python吗？我曾尝试使用这样的代码，但收到一个错误first error install.packages("tensorflow")
library(tensorflow)
#reticulate::install_miniconda()
install_tensorflow()
install.packages("keras")
library(keras)
install_keras()
mnist <- dataset_mnist()
X_train <
浏览 46提问于2021-11-14得票数 0
我在我的Windows 10机器上安装了Python3.7.3。之后，我下载了tensorflow模块：pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.13.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl
计算机上安装了VisualStudio2019，并附加了MSVC v141 (VS 2017)和MSVC v140 (VS 2015)。
当我在python中运行import tensorflow as tf时，会得到以下错误：
Traceback (most recent c
浏览 0提问于2019-05-11得票数 4
回答已采纳
我试图用Tensorflow标记一个测试集，这要求我只迭代一次测试集。通常，我会删除我的示例数，使其为我的批处理大小的倍数，但在这种情况下，我使用Tensorflow的队列来读取被拆分成数百个文件的数据。当它到达最后一批时，一个批处理没有足够的示例，程序将终止。我怎么解决这个问题？
浏览 1提问于2016-10-27得票数 0
回答已采纳
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