1.TextLineReader reader = tf.TextLineReader() key, value = reader.read(filename_queue) record_defaults = [1,1,1,1,1] a,b,c,d,e = tf.decode_csv(records=value,record_defaults=record_defaults, field_delim=" ") 2.decode_csv用法 1>.decode_csv的 field…

全景分割pipeline搭建 整体方法使用语义分割和实例分割结果,融合标签得到全景分割结果: 数据集使用:panoptic_annotations_trainval2017和cityscapes; panoptic_annotations_trainval2017标签为全景分割的整体标签,之前想打算转换成语义和实例分割标签,在分别做各自任务,由于转换发现有一些格式损坏的样本在里面,需要挑出来才能继续转换,就暂时换成cityscpaes; cityscapes:发现val里面,test里面也有一些…

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 的 How-Tos,讲解了这么几点: 1. 变量:创建,初始化,保存,加载,共享: 2. TensorFlow 的可视化学习,(r0.12版本后,加入了Embedding Visualization) 3. 数据的读取: 4. 线程和队列: 5. 分布式的TensorFlow: 6. 增加新的Ops: 7. 自定义数据读取: 由于各种原因,本人只看了前5个部分,剩下的2个部分还没来得及看,时间紧任务重,所以匆匆发车了,以后如果有用到的地方,再回过头来研究.学习过程中深感官方…

TensorFlow 的 How-Tos,讲解了这么几点: 1. 变量:创建,初始化,保存,加载,共享: 2. TensorFlow 的可视化学习,(r0.12版本后,加入了Embedding Visualization) 3. 数据的读取: 4. 线程和队列: 5. 分布式的TensorFlow: 6. 增加新的Ops: 7. 自定义数据读取: 由于各种原因,本人只看了前5个部分,剩下的2个部分还没来得及看,时间紧任务重,所以匆匆发车了,以后如果有用到的地方,再回过头来研究.学习过程中深感官方…

考虑到要是自己去做一个项目,那么第一步是如何把数据导入到代码中,何种形式呢?是否需要做预处理?官网中给的实例mnist,数据导入都是写好的模块,那么自己的数据呢? 一.从文件中读取数据(CSV文件.二进制文件.图片或其他格式) 读取文件,都需要一个阅读器reader和一个转换解码操作decode,不同格式的文件对应不同的接口API. 1)CSV文件:用的文件读取器和解码器是 TextLineReader 和 decode_csv . 下面代码来自TensorFlow官网,加了注释. filena…

jenkins2 pipeline里groovy的高级用法.翻译自:https://github.com/jenkinsci/pipeline-plugin/blob/master/TUTORIAL.md 文章来自:http://www.ciandcd.com文中的代码来自可以从github下载: https://github.com/ciandcd 1. 在groovy里使用函数,条件控制,循环,异常捕获等 node('remote') { git url: 'https://github.c…

这一节主要来介绍TesorFlow的可视化工具TensorBoard,以及TensorFlow基础类型定义.函数操作,后面又介绍到了共享变量和图操作. 一 TesnorBoard可视化操作 TensorFlow提供了可视化操作工具TensorBoard.他可以将训练过程中的各种数据展示出来,包括标量,图片,音频,计算图,数据分布,直方图和嵌入式向量.可以通过网页来观察模型的结构和训练过程中各个参数的变化.TensorBoard不会自动把代码代码出来,其实它是一个日志展示系统,需要在session…

数据读取 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, 让一个输入管线从文件中读取数据. 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). 目录 数据读取 供给数据(Feeding) 从文件读取数据 文件名, 乱序(shuffling), 和最大训练迭代数(epoch limits) 文…

摘要 点云是一种重要的几何数据结构类型.由于其不规则的格式,大多数研究人员将此类数据转化为常规的三维体素网格或图像集合.然而,这使数据变得不必要的庞大,并导致问题.在本文中,我们设计了一种新型的直接处理点云的神经网络,它很好地考虑了点在输入中的排列不变性.我们的网络名为PointNet,为从目标分类.部分分割到场景语义分析等应用提供了一个统一的架构.虽然简单,但PointNet是非常高效和有效的.从经验上看,它表现出了与现有技术相当甚至更好的性能.从理论上讲,我们提供了分析,以了解网络学到了什么…