以往的TensorFLow模型数据的导入方法可以分为两个主要方法,一种是使用feed_dict另外一种是使用TensorFlow中的Queues.前者使用起来比较灵活,可以利用Python处理各种输入数据,劣势也比较明显,就是程序运行效率较低:后面一种方法的效率较高,但是使用起来较为复杂,灵活性较差. Dataset作为新的API,比以上两种方法的速度都快,并且使用难度要远远低于使用Queues.tf.data中包含了两个用于TensorFLow程序的接口:Dataset和Iterator. D…

###python自带的zip函数 与 tf.data.Dataset.zip函数 功能用法相似 ''' zip([iterator1,iterator2,]) 将可迭代对象中对应的元素打包成一个元祖,返回有这些元祖组成的对象,用list把这个对象转化成列表 ''' a=[1,2,3] b = [4,5,6] c = [7,8,9,10,11] res1 = zip(a,b) res2 = zip(a,c) print('返回一个对象%s,用list转化成列表:'%res1,list(res1)…

代码和其他资料在 github 一.tf.data模块 数据分割 import tensorflow as tf dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1,2,3,4,5,6,7]) #1维 dataset2 = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([[1,2],[3,4],[5,6]]) #2维 dataset_dic = tf.data.Dataset.from_tensor_slices({'a':[1…

在处理大规模数据时,数据无法全部载入内存,我们通常用两个选项 使用tfrecords 使用 tf.data.Dataset.from_generator() tfrecords的并行化使用前文已经有过介绍,这里不再赘述.如果我们不想生成tfrecord中间文件,那么生成器就是你所需要的. 本文主要记录针对 from_generator()的并行化方法,在 tf.data 中,并行化主要通过 map和 num_parallel_calls 实现,但是对一些场景,我们的generator()中有一些…

reader: 适用于原始数据数据形式的Tensorflow Reader 在库中parallel_reader.py是与reader相关的,它使用多个reader并行处理来提高速度,但文件中定义的类是继承自基类,所以我们先看基类的功能. class ParallelReader(io_ops.ReaderBase): 基类 基类是各种不同类型reader的基类,它将'work unit'转换为record,比较典型的’work unit'是文件名,records(键值对形式)就是从这些文件中提…

首先介绍数据读取问题,现在TensorFlow官方推荐的数据读取方法是使用tf.data.Dataset,具体的细节不在这里赘述,看官方文档更清楚,这里主要记录一下官方文档没有提到的坑,以示"后人".因为是记录踩过的坑,所以行文混乱,见谅. I 问题背景 不感兴趣的可跳过此节. 最近在研究ENAS的代码,这个网络的作用是基于增强学习,能够自动生成合适的网络结构.原作者使用TensorFlow在cifar10上成功自动生成了网络结构,并取得了不错的效果. 但问题来了,此时我需要将代码转移…

修改Tensor特定位置的值 如 stack overflow 中提到的方案. TensorFlow不让你直接单独改指定位置的值,但是留了个歪门儿,就是tf.scatter_update这个方法,它可以批量替换张量某一维上的所有数据. def set_value(matrix, x, y, val): # 提取出要更新的行 row = tf.gather(matrix, x) # 构造这行的新数据 new_row = tf.concat([row[:y], [val], row[y+1:]],…

命名空间及变量共享 # coding=utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt; with tf.variable_scope('V1') as scope: a1 = tf.get_variable(name='a1', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(1)) scope.reuse_variables() a3…

TensorFlow 高级接口使用简介(estimator, keras, data, experiment) TensorFlow 1.4正式添加了keras和data作为其核心代码(从contrib中毕业),加上之前的estimator API,现在已经可以利用Tensorflow像keras一样方便的搭建网络进行训练.data可以方便从多种来源的数据输入到搭建的网络中(利用tf.features可以方便的对结构化的数据进行读取和处理,比如存在csv中的数据,具体操作可以参考这篇文档):ke…

1. tf.nn.embedding_lookup(W, X) W的维度为[len(vocabulary_list), 128], X的维度为[?, 8],组合后的维度为[?, 8, 128] 代码说明一下:即根据每一行X中的一个数,从W中取出对应行的128个数据,比如X[1, 3]个数据是3062,即从W中的第3062行取出128个数据 import numpy as np import tensorflow as tf data = np.array([[2, 1], [3, 4], [5,…

官网链接:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/estimator/Estimator Estimator - 一种可极大地简化机器学习编程的高阶 TensorFlow API.Estimator 会封装下列操作: 训练 评估 预测 导出以供使用 您可以使用官方提供的预创建的 Estimator,也可以编写自定义 Estimator.所有 Estimator(无论是预创建的还是自定义)都是基于 tf.estimator.Estimator 类…

1.定义 tf.estimator.Estimator(model_fn=model_fn) #model_fn是一个方法 2.定义model_fn: def model_fn_builder(self, bert_config, num_labels, init_checkpoint): """ :param bert_config: :param num_labels: :param init_checkpoint: :param learning_rate: :para…

How to use Data Iterator in TensorFlow one_shot_iterator initializable iterator reinitializable iterator feedable iterator The built-in Input Pipeline. Never use 'feed-dict' anymore Update 2/06/2018: Added second full example to read csv directly int…

在分析训练代码的时候,遇到了,tf.contrib.crf.crf_log_likelihood,这个函数,于是想简单理解下: 函数的目的:使用crf 来计算损失,里面用到的优化方法是:最大似然估计 使用方法: tf.contrib.crf.crf_log_likelihood(inputs, tag_indices, sequence_lengths, transition_params=None) See the guide: CRF (contrib) Computes the log-l…

tf.data API可以建立复杂的输入管道.它可以从分布式文件系统中汇总数据,对每个图像数据施加随机扰动,随机选择图像组成一个批次训练.一个文本模型的管道可能涉及提取原始文本数据的符号,使用查询表将它们转换成嵌入标识,将不同长度的数据组成一个批次.tf.data API让处理大规模数据.不同格式数据和进行复杂变换更容易. tf.data API引入了两个抽象机制. (1)tf.data.Dataset 表示一个元素序列,每个元素包含一个或多个Tensor对象.比如,一个图像管道中,一个元素可能…

模块作用 tf.data api用于创建训练前导入数据和数据处理的pipeline,使得处理大规模数据,不同数据格式和复杂数据处理变的容易. 基本抽象 提供了两种基本抽象:Dataset和Iterator Dataset 表示元素序列集合,每个元素包含一个或者多个Tensor对象,每个元素是一个样本.有两种方式可以创建Dataset. 从源数据创建,比如:Dataset.from_tensor_slices() 通过数据处理转换创建,比如 Dataset.map()/batch() Iterat…

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere…

一些最常用的数据集如 MNIST.Fashion MNIST.cifar10/100 在 tf.keras.datasets 中就能找到,但对于其它也常用的数据集如 SVHN.Caltech101,tf.keras.datasets 中没有,此时我们可以在 TensorFlow Datasets 中找找看. tensorflow_datasets 里面包含的数据集列表:https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/overview#all_dataset…

在 subclassed_model.py 中,通过对 tf.keras.Model 进行子类化,设计了两个自定义模型. import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() # parameters UNITS = 8 class Encoder(tf.keras.Model): def __init__(self): super(Encoder, self).__init__() self.fc1 = tf.keras.layers.Dens…

1. slim.arg_scope(函数, 传参) # 对于同类的函数操作,都传入相同的参数 from tensorflow.contrib import slim as slim import tensorflow as tf @slim.add_arg_scope # 进行修饰操作 def fun1(a=0, b=0): return a + b with slim.arg_scope([fun1], a=2): x = fun1(b=2) print(x)# 4 2. tf.name_sc…

import tensorflow as tf import numpy as np def _parse_function(x): num_list = np.arange(10) return num_list def _from_tensor_slice(x): return tf.data.Dataset.from_tensor_slices(x) softmax_data = tf.data.Dataset.range(1000) # 构造一个队列 softmax_data = sof…

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…

-----这篇其实是TensorFlow的官方tutorials,由于没有翻译,笔者姑且翻译一下,用来日后思考.------- 原址:https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/tf_records 读取数据的效率对于连续载入数据和将数据储存在文件集(每个文件大概100-200MB)是很有帮助的.如果数据是输入到一个网络上来说更是如此,当然这对将预处理的数据输入到cache同样有用. 储存二进制的数据的一种简单的格式就是TFRecord格式. P…

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…

第2章 Tensorflow keras实战 2-0 写在课程之前 课程代码的Tensorflow版本 大部分代码是tensorflow2.0的 课程以tf.kerasAPI为主,因而部分代码可以在tf1.3+运行 另有少量tensorflow1.*版本代码 方便大家读懂老代码 2-1 tf-keras简介 理论部分 Tensorflow-keras简介 分类问题.回归问题.损失函数 神经网络.激活函数.批归一化.Dropout Wide&deep模型 超参数搜索 实战部分 Keras搭建分类模…

1 效果图 2 xml文件 activity_pie_chart.xml <FrameLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" android:id="@+id/container" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="match_parent" /&…

先引用hellocharts-library-<version>.jar 然后在layout中设置 <lecho.lib.hellocharts.view.PieChartView android:id="@+id/chart" android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" /> </LinearLayout>…

1. Iris data set Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整理.Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集.数据集包含150个数据集,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性.可通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类. 该数据集包含了5个属性: Sepal.Length(花萼长度),单位是cm; Sepal.Width(花萼宽度)…

Tensorflow数据读取方式主要包括以下三种 Preloaded data:预加载数据 Feeding: 通过Python代码读取或者产生数据,然后给后端 Reading from file: 通过TensorFlow队列机制,从文件中直接读取数据 前两种方法比较基础而且容易理解,在Tensorflow入门教程.书本中经常可以见到,这里不再进行介绍. 在介绍Tensorflow第三种读取数据方法之前,介绍以下有关队列相关知识 Queue(队列) 队列是用来存放数据的,并且tensorflow…

结构化数据的预处理 前面所展示的一些示例已经很让人兴奋.但从总体看,数据类型还是比较单一的,比如图片,比如文本. 这个单一并非指数据的类型单一,而是指数据组成的每一部分,在模型中对于结果预测的影响基本是一致的. 更通俗一点说,比如在手写数字识别的案例中,图片坐标(10,10)的点.(14,14)的点.(20,20)的点,对于最终的识别结果的影响,基本是同一个维度. 再比如在影评中,第10个单词.第20个单词.第30个单词,对于最终结果的影响,也在同一个维度. 是的,这里指的是数据在维度上的不同.…