如果需要训练的数据大小不大,例如不到1G,那么可以直接全部读入内存中进行训练,这样一般效率最高. 但如果需要训练的数据很大,例如超过10G,无法一次载入内存,那么通常需要在训练的过程中分批逐渐读入. 使用 tf.data API 可以构建数据输入管道,轻松处理大量的数据,不同的数据格式,以及不同的数据转换. 一,构建数据管道 可以从 Numpy array, Pandas DataFrame, Python generator, csv文件, 文本文件, 文件路径, tfrecords文件等方式…

1.准备数据 cifar2数据集为cifar10数据集的子集,只包括前两种类别airplane和automobile. 训练集有airplane和automobile图片各5000张,测试集有airplane和automobile图片各1000张. cifar2任务的目标是训练一个模型来对飞机airplane和机动车automobile两种图片进行分类. 我们准备的Cifar2数据集的文件结构如下所示. 在tensorflow中准备图片数据的常用方案有两种,第一种是使用tf.keras中的Ima…

一,准备数据 imdb数据集的目标是根据电影评论的文本内容预测评论的情感标签. 训练集有20000条电影评论文本,测试集有5000条电影评论文本,其中正面评论和负面评论都各占一半. 文本数据预处理较为繁琐,包括中文切词(本示例不涉及),构建词典,编码转换,序列填充,构建数据管道等等. 在tensorflow中完成文本数据预处理的常用方案有两种,第一种是利用tf.keras.preprocessing中的Tokenizer词典构建工具和tf.keras.utils.Sequence构建文本数据生成…

国内的新冠肺炎疫情从发现至今已经持续3个多月了,这场起源于吃野味的灾难给大家的生活造成了诸多方面的影响. 有的同学是收入上的,有的同学是感情上的,有的同学是心理上的,还有的同学是体重上的. 那么国内的新冠肺炎疫情何时结束呢?什么时候我们才可以重获自由呢? 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. <https://zhuanlan.zhihu.com/p…

本次使用的是2.0测试版,正式版估计会很快就上线了 tf2好像更新了蛮多东西 虽然教程不多 还是找了个试试 的确简单不少,但是还是比较喜欢现在这种写法 老样子先导入库 import tensorflow as tf import tensorflow_datasets as tfds import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import tqdm import tqdm.auto tqdm.tqdm = tqd…

第1章 Tensorfow简介与环境搭建 本门课程的入门章节,简要介绍了tensorflow是什么,详细介绍了Tensorflow历史版本变迁以及tensorflow的架构和强大特性.并在Tensorflow1.0.pytorch.Tensorflow2.0之间做了对比.最后通过实战讲解了在Google cloud和AWS两个平台上的环境配置. 1-1 课程导学试看 1-2 Tensorflow是什么 1-3 Tensorflow版本变迁与tf1.0架构 1-4 Tensorflow2.0架构试…

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用tensorflow2.0 版回顾了一下mnist的学习 代码如下,感觉这个版本下的mnist学习更简洁,更方便 关于tensorflow的基础知识,这里就不更新了,用到什么就到网上取搜索相关的知识 # encoding: utf-8 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt #加载下载好的mnist数据库 60000张训练 10000张测试 每一张维度(28,28) path = r'…

系列文章目录: Tensorflow2.0 介绍 Tensorflow 常见基本概念 从1.x 到2.0 的变化 Tensorflow2.0 的架构 Tensorflow2.0 的安装(CPU和GPU) Tensorflow2.0 使用 "tf.data" API "tf.keras"API 使用GPU加速 安装配置GPU环境 使用Tensorflow-GPU 3 TensorFlow2.0使用 3.2 "tf.keras"API Keras是一…