【tensorflow读取训练数据方法】的更多相关文章

tensorflow读取训练数据方法

1. 预加载数据 Preloaded data # coding: utf-8 import tensorflow as tf # 设计Graph x1 = tf.constant([2, 3, 4]) x2 = tf.constant([4, 0, 1]) y = tf.add(x1, x2) with tf.Session() as sess: print sess.run(y) # output: # [6 3 5] 预加载数据方式是将训练数据直接内嵌到tf的图中,需要提前将数据加载到内存…

Java学习-029-JSON 之三 -- 模仿 cssSelector 封装读取 JSON 数据方法

前文简单介绍了如何通过 json-20141113.jar 提供的功能获取 JSON 的数据,敬请参阅:Java学习-028-JSON 之二 -- 数据读取. 了解学习过 JQuery 的朋友都知道,JQuery 通过 cssSelector 获取页面元素对象非常简单,那么 JSON 数据的获取是否也可以如此轻松简便呢?答案是可以的.此文就此进行相应的方法封装,通过此方法可以获取 JSONObject,JSONArray,value 的字符串.对应的 cssSelector 我做出了如下的规则限…

JAVA中读取xls数据方法介绍

用例编号(UI-0001) 用例名称({验证页面跳转|验证元素文本}-简要明确表述) 验证类型 是否执行 初始URL 初始元素xpath 目标元素xpath 目标元素属性 期望结果 UI-0001 验证页面跳转-登录 当前标签页 执行 http://www.yixun.com/ //a[@id='j_login'] 0 0 https://base.yixun.com/login.html UI-0002 验证页面跳转-购物车 当前标签页 执行 http://www.yixun.com/ //a…

TensorFlow读取CSV数据（批量）

直接上代码: # -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf def read_data(file_queue): reader = tf.TextLineReader(skip_header_lines=1) key, value = reader.read(file_queue) defaults = [[0], [0.], [0.], [0.], [0.], ['']] Id,SepalLengthCm,SepalWidthCm,PetalLe…

TensorFlow读取CSV数据

代码来源于官方文档,做了一些小小的调整: # -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf filename_queue = tf.train.string_input_producer(["file01.csv", "file02.csv"]) reader = tf.TextLineReader() key, value = reader.read(filename_queue) # Default values, i…

tensorflow 读取训练集文件 from Hadoop

1.代码配置 filename_queue = tf.train.string_input_producer([ "hdfs://namenode:8020/path/to/file1.csv", "hdfs://namenode:8020/path/to/file2.csv", ]) filename_queue = tf.train.string_input_producer([ "hdfs://namenode:9000/path/to/file1.…

Tensorflow读取文件到队列文件

TensorFlow读取二进制文件数据到队列 2016-11-03 09:30:00      0个评论    来源:diligent_321的博客   收藏   我要投稿 TensorFlow是一种符号编程框架(与theano类似),先构建数据流图再输入数据进行模型训练.Tensorflow支持很多种样例输入的方式.最容易的是使用placeholder,但这需要手动传递numpy.array类型的数据.第二种方法就是使用二进制文件和输入队列的组合形式.这种方式不仅节省了代码量,避免了进行dat…

Windows下Python读取GRIB数据

之前写了一篇<基于Python的GRIB数据可视化>的文章,好多博友在评论里问我Windows系统下如何读取GRIB数据,在这里我做一下说明. 一.在Windows下Python为什么无法读取GRIB 大家在windows系统不能读取GRIB数据的主要原因是,GRIB_API在Windows下无法编译安装,从而导致pygrib安装失败.我曾经也为这个问题苦恼了很久,也到ECMWF论坛里找了很久,也给ECMWF发了邮件,回应我没有做Windows版本的打算,所以在Windows下直接用pygri…

javascript读取xml文件读取节点数据的例子

分享下用javascript读取xml文件读取节点数据方法. 读取的节点数据,还有一种情况是读取节点属性数据. <head> <title></title> <script type="text/javascript"> var objLength = null; var xmlHttp; var strurl = ""; function ajaxrequst() { if (window.ActiveXObject…

第十二节，TensorFlow读取数据的几种方法以及队列的使用

TensorFlow程序读取数据一共有3种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. 从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管道从文件中读取数据. 预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). 一 预加载数据 import tensorflow as tf x1 = tf.constant([2,3,4]) x2 = tf.constant([4,0…

TensorFlow读取数据的三种方法

tensortlfow数据读取有三种方式 placehold feed_dict:从内存中读取数据,占位符填充数据 queue队列:从硬盘读取数据 Dataset:同时支持内存和硬盘读取数据 placehold-feed_dict 先用placehold 占位数据,在Graph中读取数据,数据直接内嵌到Graph中,然后当Graph传入Session是,用feed_dict喂补数据.当数据量比较大的时候,Graph的传输会遇到效率底下问题,特别是数据转换. import tensorflow a…

【学习笔记】Tensorflow+Inception-v3训练自己的数据

导读 喵喵的,一个大坑.本文分为吐槽和干货两部分. 一.吐槽 大周末的,被导师扣下加班,嗨气,谁叫本狗子太弱鸡呢,看起来很简单的任务倒腾了两天还没完,不扣你扣谁? 自己刚接到微调Inception-v3的任务时,也是觉得小意思不是,不就下载预训练模型然后finetune? 当然,本狗子是不可能自己写代码的,毕竟弱鸡自己造轮胎从来都漏气.打开网页,眼花缭乱,选定了个看起来算比较简单的博客开始动手,嗯就这个. 事实证明,该博客的方法不仅该说的没说不该说的瞎说还最后有巨坑. 此处截出来进行diss,博…

【TensorFlow】TensorFlow基础 —— 模型的保存读取与可视化方法总结

TensorFlow提供了一个用于保存模型的工具以及一个可视化方案 这里使用的TensorFlow为1.3.0版本 一.保存模型数据 模型数据以文件的形式保存到本地: 使用神经网络模型进行大数据量和复杂模型训练时,训练时间可能会持续增加,此时为避免训练过程出现不可逆的影响,并验证训练效果,可以考虑分段进行,将训练数据模型保存,然后在继续训练时重新读取: 此外,模型训练完毕,获取一个性能良好的模型后,可以保存以备重复利用: 模型保存形式如下: 保存模型数据的基本方法: save_dir = 'mo…

TensorFlow csv读取文件数据（代码实现）

TensorFlow csv读取文件数据(代码实现) 大多数人了解 Pandas 及其在处理大数据文件方面的实用性.TensorFlow 提供了读取这种文件的方法. 前面章节中,介绍了如何在 TensorFlow 中读取文件,本文将重点介绍如何从 CSV 文件中读取数据并在训练之前对数据进行预处理. 将采用哈里森和鲁宾菲尔德于 1978 年收集的波士顿房价数据集(http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston),该数据集包括 506 个样本场景,每个房屋含 14…

（第二章第三部分）TensorFlow框架之读取二进制数据

系列博客链接: (第二章第一部分)TensorFlow框架之文件读取流程:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11050302.html (第二章第二部分)TensorFlow框架之读取图片数据:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11050539.html 本文概述: 目标 应用tf.FixedLengthRecordReader实现二进制文件读取 应用tf.decode_raw实现解码二进制数据 应用 CIFAR10类图…

（第二章第二部分）TensorFlow框架之读取图片数据

系列博客链接: (第二章第一部分)TensorFlow框架之文件读取流程:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11050302.html 本文概述: 目标 说明图片数字化的三要素 说明图片三要素与张量的表示关系 了解张量的存储和计算类型 应用tf.image.resize_images实现图像的像素改变 应用tf.train.start_queue_runners实现读取线程开启 应用tf.train.Coordinator实现线程协调器开启 应用tf.tra…

云端TensorFlow读取数据IO的高效方式

低效的IO方式 最近通过观察PAI平台上TensoFlow用户的运行情况,发现大家在数据IO这方面还是有比较大的困惑,主要是因为很多同学没有很好的理解本地执行TensorFlow代码和分布式云端执行TensorFlow的区别.本地读取数据是server端直接从client端获得graph进行计算,而云端服务server在获得graph之后还需要将计算下发到各个worker处理(具体原理可以参考视频教程-Tensorflow高级篇:https://tianchi.aliyun.com/compet…

tesnorflow实现N个epoch训练数据读取的办法

https://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/53991373 方式一:不显示设置读取N个epoch的数据,而是使用循环,每次从训练的文件中随机读取一个batch_size的数据,直至最后读取的数据量达到N个epoch.说明,这个方式来实现epoch的输入是不合理.不是说每个样本都会被读取到的. 对于这个的解释,从数学上解释,比如说有放回的抽样,每次抽取一个样本,抽取N次,总样本数为N个.那么,这样抽取过一轮之后,该样本也是会有1/e的概率没…

[置顶] 云端TensorFlow读取数据IO的高效方式

低效的IO方式 最近通过观察PAI平台上TensoFlow用户的运行情况,发现大家在数据IO这方面还是有比较大的困惑,主要是因为很多同学没有很好的理解本地执行TensorFlow代码和分布式云端执行TensorFlow的区别.本地读取数据是server端直接从client端获得graph进行计算,而云端服务server在获得graph之后还需要将计算下发到各个worker处理(具体原理可以参考视频教程-Tensorflow高级篇:https://tianchi.aliyun.com/compet…

pytorch：EDSR 生成训练数据的方法

Pytorch:EDSR 生成训练数据的方法 引言 Winter is coming 正文 pytorch提供的DataLoader 是用来包装你的数据的工具. 所以你要将自己的 (numpy array 或其他) 数据形式装换成 Tensor, 然后再放进这个包装器中. 使用 DataLoader 有什么好处呢? 就是他们帮你有效地迭代数据, 举例: import torch import torch.utils.data as Data #utils是torch中的一个模块,Data是进行小…

Tensorflow 从文件中载入训练数据

本节包含: 用纯文本文件准备训练数据 加载文件中的训练数据 一.用纯文本文件准备训练数据 1.数据的数字化 比如,“是” —— “1”,“否” —— “0” “优”,“中”,“差” —— 1 2 3  或者 3 2 1 2.训练数据的格式 在文本文件中,一般每行存放一条数据,一条数据中可以有多个数据项(有时称为“字段”),数据项中间一般使用英文逗号”,“ 进行分割 90,80,70,0 98,95,87,1 99,99,99,1 80,85,90,0 这就是三好学生评选结果问题的一组数据,每行代…

PHP file_get_contents函数读取远程数据超时的解决方法

PHP file_get_contents函数读取远程数据超时的解决方法 投稿:junjie 字体:[增加 减小] 类型:转载   这篇文章主要介绍了PHP file_get_contents函数读取远程数据超时的解决方法,本文直接给出解决方法代码,需要的朋友可以参考下     在网络状况比较差的情况下file_get_contents函数经常读取远程数据失败.解决办法如下: 复制代码代码如下: /*设置超时配合失败之后尝试多次读取,效果比原先好很多*/$url = 'http://www.jb…

c# 读取excel数据的两种方法（转）

转载自:http://developer.51cto.com/art/201302/380622.htm, 方法一:OleDb: 用这种方法读取Excel速度还是非常的快的,但这种方式读取数据的时候不太灵活,不过可以在 DataTable 中对数据进行一些删减修改. 优点:读取方式简单.读取速度快 缺点:除了读取过程不太灵活之外,这种读取方式还有个弊端就是,当Excel数据量很大时.会非常占用内存,当内存不够时会抛出内存溢出的异常. 不过一般情况下还是非常不错的. DataTable GetDa…

Web Service 或 WCF调用时读取 XML 数据时，超出最大字符串内容长度配额(8192)解决方法

1.调用服务时服务 当我们使用 Web Service 或 WCF 服务时,常把读取的数据转化为string类型(xml格式),当数据量达到一 定数量时,会出现以下异常: 错误:格式化程序尝试对消息反序列化时引发异常: 尝试对参数 http://tempuri.org/ (命名空间)进行反序列化时出错: InnerException 消息是“反序列化对象异常,读取 XML 数据时,超出最大字符串内容长度配额 (8192).通过更改在创建 XML 读取器时所使用的 XmlDictionaryRea…

c# 读取excel数据的两种方法

转载自:http://developer.51cto.com/art/201302/380622.htm, 方法一:OleDb: 用这种方法读取Excel速度还是非常的快的,但这种方式读取数据的时候不太灵活,不过可以在 DataTable 中对数据进行一些删减修改. 优点:读取方式简单.读取速度快 缺点:除了读取过程不太灵活之外,这种读取方式还有个弊端就是,当Excel数据量很大时.会非常占用内存,当内存不够时会抛出内存溢出的异常. 不过一般情况下还是非常不错的. (代码比原文相较有所修改) D…

C#读取xml节点数据方法小结

本文实例总结了C#读取xml节点数据的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 第一种: 使用XPath XML的路径我配置在web.config 的appSettings节点下 <appSettings> <add key="orgCodePath" value="../../template/home/orgCode.xml"/> </appSettings> XML结构如下: <?xml version="1.…

利用Tensorflow读取二进制CIFAR-10数据集

使用Tensorflow读取CIFAR-10二进制数据集 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 Tensorflow官方文档 tf.transpose函数解析 tf.slice函数解析 CIFAR10/CIFAR100数据集介绍 tf.train.shuffle_batch函数解析 Python urllib urlretrieve函数解析 import os import tarfile import tensorflow as tf from six.moves…

tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据（2）

tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(1) 一:神经网络知识点整理 1.1,多层:使用多层权重,例如多层全连接方式 以下定义了三个隐藏层的全连接方式的神经网络样例代码: import tensorflow as tf l1 = tf.matmul(x, w1) l2 = tf.matmul(l1, w2) y = tf.matmul(l2,w3) 1.2,激活层:引入激活函数,让每一层去线性化 激活函数有多种,例如常用的 tf.nn.relu  tf.nn.…

tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据（1）

续集请点击我:tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(2) 本节开始学习使用tensorflow教程,当然从最简单的MNIST开始.这怎么说呢,就好比编程入门有Hello World,机器学习入门有MNIST.在此节,我将训练一个机器学习模型用于预测图片里面的数字. 开始先普及一下基础知识,我们所说的图片是通过像素来定义的,即每个像素点的颜色不同,其对应的颜色值不同,例如黑白图片的颜色值为0到255,手写体字符,白色的地方为0,黑色为1,如下图. MNIST…

Tensorflow 用训练好的模型预测

本节涉及点: 从命令行参数读取需要预测的数据 从文件中读取数据进行预测 从任意字符串中读取数据进行预测 一.从命令行参数读取需要预测的数据 训练神经网络是让神经网络具备可用性,真正使用神经网络时,需要对新的输入数据进行预测, 这些输入数据 不像训练数据那样是有目标值(标准答案),而是需要通过神经网络计算来获得预测的结果. 通过命令行参数输入数据: import numpy as np import sys predictData = None argt = sys.argv[1:] # 获取命令…