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tensorflow中 tf.train.slice_input_producer 和 tf.train.batch 函数（转）

tensorflow数据读取机制 tensorflow中为了充分利用GPU,减少GPU等待数据的空闲时间,使用了两个线程分别执行数据读入和数据计算. 具体来说就是使用一个线程源源不断的将硬盘中的图片数据读入到一个内存队列中,另一个线程负责计算任务,所需数据直接从内存队列中获取. tf在内存队列之前,还设立了一个文件名队列,文件名队列存放的是参与训练的文件名,要训练 N个epoch,则文件名队列中就含有N个批次的所有文件名. 示例图如下: 图片来至于 https://zhuanlan.zhihu.…

tensorflow中 tf.train.slice_input_producer 和 tf.train.batch 函数

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【转载】 tensorflow中 tf.train.slice_input_producer 和 tf.train.batch 函数

原文地址: https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79776876 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ tensorflow数据读取机制 tensorflow中为了充分利用GPU,减少GPU等待数据的空闲时间,使用了两个线程分别执行数据读入和数据计算. 具…

【转载】 tf.train.slice_input_producer()和tf.train.batch()

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tensorflow|tf.train.slice_input_producer|tf.train.Coordinator|tf.train.start_queue_runners

#### ''' tf.train.slice_input_producer :定义样本放入文件名队列的方式[迭代次数,是否乱序],但此时文件名队列还没有真正写入数据 slice_input_producer(tensor_list, num_epochs=None, shuffle=True, seed=None,capacity=32, shared_name=None, name=None) tensor_list:如[images,labels] = [['img1','image2',…

tfsenflow队列|tf.train.slice_input_producer|tf.train.Coordinator|tf.train.start_queue_runners

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tf.train.slice_input_producer()

tf.train.slice_input_producer处理的是来源tensor的数据 转载自:https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79776876 里面有详细参数解释 官方说明 简单使用 import tensorflow as tf images = ['img1', 'img2', 'img3', 'img4', 'img5'] labels= [1,2,3,4,5] epoch_num=8 f = tf.train.slice_inp…

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Tensorflow读取大数据集的方法，tf.train.string_input_producer()和tf.train.slice_input_producer()

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深度学习原理与框架-Tfrecord数据集的读取与训练(代码) 1.tf.train.batch(获取batch图片) 2.tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(图片压缩) 3.tf.train.per_image_stand..(图片标准化) 4.tf.train.string_input_producer(字符串入队列) 5.tf.TFRecord(读

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