Tensorflow细节-P170-图像数据预处理
由于6.5中提出的TFRecord非常复杂,可扩展性差,所以本节换一种方式
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import numpy as np
# 定义函数转化变量类型。
def _int64_feature(value):
return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value])) # 生成整数类型的属性
def _bytes_feature(value):
return tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[value])) # 生成字符串类型的属性
# 将数据转化为tf.train.Example格式。
def _make_example(pixels, label, image):
image_raw = image.tostring()
example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
'pixels': _int64_feature(pixels),
'label': _int64_feature(np.argmax(label)),
'image_raw': _bytes_feature(image_raw)
}))
return example
# 读取mnist训练数据。
mnist = input_data.read_data_sets("./datasets/MNIST_data",dtype=tf.uint8, one_hot=True)
images = mnist.train.images
labels = mnist.train.labels
pixels = images.shape[1] # 784
num_examples = mnist.train.num_examples # 60000
# 输出包含训练数据的TFRecord文件。
with tf.python_io.TFRecordWriter("./datasets/output.tfrecords") as writer:
for index in range(num_examples):
example = _make_example(pixels, labels[index], images[index])
writer.write(example.SerializeToString())
print("TFRecord训练文件已保存。")
# 读取mnist测试数据。
images_test = mnist.test.images
labels_test = mnist.test.labels
pixels_test = images_test.shape[1]
num_examples_test = mnist.test.num_examples
# 输出包含测试数据的TFRecord文件。
with tf.python_io.TFRecordWriter("./datasets/output_test.tfrecords") as writer:
for index in range(num_examples_test):
example = _make_example(
pixels_test, labels_test[index], images_test[index])
writer.write(example.SerializeToString())
print("TFRecord测试文件已保存。")
读取时注意使用了多线程
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import numpy as np
# 定义函数转化变量类型。
def _int64_feature(value):
return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value])) # 生成整数类型的属性
def _bytes_feature(value):
return tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[value])) # 生成字符串类型的属性
# 将数据转化为tf.train.Example格式。
def _make_example(pixels, label, image):
image_raw = image.tostring()
example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
'pixels': _int64_feature(pixels),
'label': _int64_feature(np.argmax(label)),
'image_raw': _bytes_feature(image_raw)
}))
return example
# 读取mnist训练数据。
mnist = input_data.read_data_sets("./datasets/MNIST_data",dtype=tf.uint8, one_hot=True)
images = mnist.train.images
labels = mnist.train.labels
pixels = images.shape[1] # 784
num_examples = mnist.train.num_examples # 60000
# 输出包含训练数据的TFRecord文件。
with tf.python_io.TFRecordWriter("./datasets/output.tfrecords") as writer:
for index in range(num_examples):
example = _make_example(pixels, labels[index], images[index])
writer.write(example.SerializeToString())
print("TFRecord训练文件已保存。")
# 读取mnist测试数据。
images_test = mnist.test.images
labels_test = mnist.test.labels
pixels_test = images_test.shape[1]
num_examples_test = mnist.test.num_examples
# 输出包含测试数据的TFRecord文件。
with tf.python_io.TFRecordWriter("./datasets/output_test.tfrecords") as writer:
for index in range(num_examples_test):
example = _make_example(
pixels_test, labels_test[index], images_test[index])
writer.write(example.SerializeToString())
print("TFRecord测试文件已保存。")
Tensorflow细节-P170-图像数据预处理的更多相关文章
- TensorFlow中读取图像数据的三种方式
本文面对三种常常遇到的情况,总结三种读取数据的方式,分别用于处理单张图片.大量图片,和TFRecorder读取方式.并且还补充了功能相近的tf函数. 1.处理单张图片 我们训练完模型之后,常常要用图片 ...
- TensorFlow从1到2(三)数据预处理和卷积神经网络
数据集及预处理 从这个例子开始,相当比例的代码都来自于官方新版文档的示例.开始的几个还好,但随后的程序都将需要大量的算力支持.Google Colab是一个非常棒的云端实验室,提供含有TPU/GPU支 ...
- 『TensorFlow』SSD源码学习_其五:TFR数据读取&数据预处理
Fork版本项目地址:SSD 一.TFR数据读取 创建slim.dataset.Dataset对象 在train_ssd_network.py获取数据操作如下,首先需要slim.dataset.Dat ...
- 【2】TensorFlow光速入门-数据预处理(得到数据集)
本文地址:https://www.cnblogs.com/tujia/p/13862351.html 系列文章: [0]TensorFlow光速入门-序 [1]TensorFlow光速入门-tenso ...
- 【caffe I/O】数据变换器(图像的预处理部分) 代码注释
caffe.proto中TransformationParameter部分 // Message that stores parameters used to apply transformation ...
- (转)原始图像数据和PDF中的图像数据
比较原始图像数据和PDF中的图像数据,结果见表1.1.表1.1中各种“解码器”的解释见本文后续的“PDF支持的图像格式”部分,“PDF中的图像数据”各栏中的数据来自开源的PdfView.如果您有兴趣查 ...
- TensorLayer官方中文文档1.7.4:API – 数据预处理
所属分类:TensorLayer API - 数据预处理¶ 我们提供大量的数据增强及处理方法,使用 Numpy, Scipy, Threading 和 Queue. 不过,我们建议你直接使用 Tens ...
- tensorflow学习笔记——图像数据处理
喜欢摄影的盆友都知道图像的亮度,对比度等属性对图像的影响是非常大的,相同物体在不同亮度,对比度下差别非常大.然而在很多图像识别问题中,这些因素都不应该影响最后的结果.所以本文将学习如何对图像数据进行预 ...
- Deep Learning 11_深度学习UFLDL教程:数据预处理(斯坦福大学深度学习教程)
理论知识:UFLDL数据预处理和http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/04/20/3033149.html 数据预处理是深度学习中非常重要的一 ...
随机推荐
- Linux08 文件系统
对于磁盘等各类存储设备中所有的数据都以0和1的概念,但对于用户来说,0和1是没有任何意义的,这时候就需要一种类似于“翻译”的机制存在于用户和磁盘之间,Linux中采用的是文件系统+虚拟文件系统(Vir ...
- 宽度学习(Broad Learning System)
宽度学习(Broad Learning System) 2018-09-27 19:58:01 颹蕭蕭 阅读数 10498 收藏 文章标签: 宽度学习BLBLS机器学习陈俊龙 更多 分类专栏: 机器 ...
- redis连接相关命令
命令名称:echo 语法:echo message 功能: 打印一个特定的信息message,测试时使用. 返回值: message自身 命令名称:ping 语法:ping 功能: 使用客户端向red ...
- 创建job,delete定时清理数据
Job定时删除数据 需求:对一个表,每天删除一月前的历史数据 思路 .编写SQL,删除一月前的历史数据,使用函数取值 .测试JOB创建,查询,维护,管理 .测试布置job,满足效果 ***测试数据准备 ...
- zipkin的安装与搭建
下载与部署 jar中yaml文件配置 启动传入并参数 web界面 目录 zipkin是分布式链路调用监控系统,聚合各业务系统调用延迟数据,达到链路调用监控跟踪. 下载与部署 wget -O zipki ...
- DevExtreme学习笔记(一) DataGrid中数据筛选
config.filterRow = { visible: true, applyFilter: "auto" }; config.headerFilter = { visible ...
- Xinetd服务的安装与配置详解
1.什么是xinetd xinetd即extended internet daemon,xinetd是新一代的网络守护进程服务程序,又叫超级Internet服务器.经常用来管理多种轻量级Interne ...
- 面试总结 转发(CSDN 博主)
1 https://blog.csdn.net/jackfrued/article/details/44921941 2 https://blog.csdn.net/jackfrued/article ...
- ADO.NET 八(一个例子)
可视化方式绑定 DataGridView 控件(写的不详细,结合上一篇) 使用可视化数据绑定方式可以快速完成将数据表中的数据显示在 DataGridView 控件中的操作,并可以很容易地对绑定列的属性 ...
- 如何把前端用ajax发过来的图片传到node上,并且用node保存在oss图片服务器上?
一:只上传一张图片 1.1:node需要安装的插件,先安好 npm install ali-oss uuid co --save A.ali-oss 用途:aliyun OSS(Object Stor ...