一.功能和目的 tf.gfile模块定义在tensorflow/python/platform/gfile.py,但其源代码实现主要位于tensorflow/tensorflow/python/lib/io/file_io.py. 它具有如下特点: tf.gfile是没有线程锁的文件IO操作库 它提供和Python File类似的功能 Tensorflow"大本营"是C++编写的,Python只是提供了API接口,Tensorflow C++版提供了一套文件IO接口,Python化一下…

一.gfile模块是什么 tf.gfile模块的主要角色是:1.提供一个接近Python文件对象的API,以及2.提供基于TensorFlow C ++ FileSystem API的实现. C ++ FileSystem API支持多种文件系统实现,包括本地文件,谷歌云存储(以gs://开头)和HDFS(以hdfs:/开头). TensorFlow将它们导出为tf.gfile,以便我们可以使用这些实现来保存和加载检查点,编写TensorBoard log以及访问训练数据(以及其他用途).但是,…

https://blog.csdn.net/a373595475/article/details/79693430…

有了数据,有了网络结构,下面我们就来写 cifar10 的代码. 首先处理输入,在 /home/your_name/TensorFlow/cifar10/ 下建立 cifar10_input.py,输入如下代码: from __future__ import absolute_import # 绝对导入 from __future__ import division # 精确除法,/是精确除,//是取整除 from __future__ import print_function # 打印函数…

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…

1.tf.train.batch(image, batch_size=batch_size, num_threads=1) # 获取一个batch的数据 参数说明:image表示输入图片,batch_size表示一个batch的大小,num_threads表示使用几个线程进行执行 import tensorflow as tf import numpy as np def generate_data(): num = 25 label = np.asarray(range(0, num)) im…

1. 配套使用: tf.train.Examples将数据转换为二进制,提升IO效率和方便管理 对于int类型 : tf.train.Examples(features=tf.train.Features(feature=tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value])))) 对于bytes类型: tf.train.Examples(features=tf.train.Features(feature=tf.train.F…

简介 这些函数和python中的os模块非常的相似,一般都可以用os模块代替吧 gfile API介绍 下面将分别介绍每一个gfile API! 2-1)tf.gfile.Copy(oldpath, newpath, overwrite=False) 拷贝源文件并创建目标文件,无返回,其形参说明如下: oldpath:带路径名字的拷贝源文件: newpath:带路径名字的拷贝目标文件: overwrite:目标文件已经存在时是否要覆盖,默认为false,如果目标文件已经存在则会报错 2-2)tf…

1. tf.train.Saver() tf.train.Saver()是一个类,提供了变量.模型(也称图Graph)的保存和恢复模型方法. TensorFlow是通过构造Graph的方式进行深度学习,任何操作(如卷积.池化等)都需要operator,保存和恢复操作也不例外. 在tf.train.Saver()类初始化时,用于保存和恢复的save和restore operator会被加入Graph.所以,下列类初始化操作应在搭建Graph时完成. saver = tf.train.Saver()…

with tf.gfile.GFile(os.path.join(self.model_dir, 'ner_model.pb'), 'rb') as f: graph_def = self.tf.GraphDef() graph_def.ParseFromString(f.read()) input_map = {"input_ids:0": self.input_ids, 'input_mask:0': self.input_mask} # 这就是我们要获取的op self.pred…

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…

先罗列出来代码,有时间再解释 from tensorflow.python.framework import graph_util import tensorflow as tf def export_model(input_checkpoint, output_graph): #这个可以加载saver的模型 saver = tf.train.import_meta_graph(input_checkpoint + '.meta', clear_devices=True) graph = tf.…

1.  tf.split(3, group, input)  # 拆分函数    3 表示的是在第三个维度上, group表示拆分的次数, input 表示输入的值 import tensorflow as tf import numpy as np x = [[1, 2], [3, 4]] Y = tf.split(axis=1, num_or_size_splits=2, value=x) sess = tf.Session() for y in Y: print(sess.run(y))…

有了数据,有了网络结构,下面我们就来写 cifar10 的代码. 首先处理输入,在 /home/your_name/TensorFlow/cifar10/ 下建立 cifar10_input.py,输入如下代码: from __future__ import absolute_import # 绝对导入 from __future__ import division # 精确除法,/是精确除,//是取整除 from __future__ import print_function # 打印函数…

一.TensorFlow高层次机器学习API (tf.contrib.learn) 1.tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header 加载csv格式数据 2.tf.contrib.learn.DNNClassifier 建立DNN模型(classifier) 3.classifer.fit 训练模型 4.classifier.evaluate 评价模型 5.classifier.predict 预测新样本 完整代码: from __fut…

While running TensorFlow's classify_image, getting AttributeError: 'module' object has no attribute 'gfile' 当运行TensorFlow的classify_image时,得到错误提示“AttributeError: 'module' object has no attribute 'gfile'”. 问题描述: 我得到一个错误,当我运行TensorFlow样例文件时,在imagenet mo…

使用TensorFlow的时候经常遇到 tf.gfile.exists().... 关于gfile,一个googler是这样给出的解释: The main roles of the tf.gfile module are: To provide an API that is close to Python's file objects, and To provide an implementation based on TensorFlow's C++ FileSystem API. The C…

代码: """ 使用tf读取图片 """ import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt image_raw = tf.gfile.FastGFile(r'C:\Users\Administrator\Desktop\meatwice\meatwice\01newCognition\reinforcement_learning\new_test_tensorflow\picture_…

参考链接:https://github.com/argman/EAST (项目来源) https://github.com/opencv/opencv/issues/12491  (遇到的问题)   https://www.pyimagesearch.com/2018/08/20/opencv-text-detection-east-text-detector/   (opencv加载) 文字检测有很多比较好的现成的模型比如yolov3,pesnet,pennet,east.不一一赘述,讲一下自…

今天看到原来下载的tf源码的目标检测源码中test的代码不知道跑哪儿去了,这里记录一下... Imports import numpy as np import os import six.moves.urllib as urllib import sys import tarfile import tensorflow as tf import zipfile from collections import defaultdict from io import StringIO from ma…

#写libsvm格式 数据 write libsvm     #!/usr/bin/env python #coding=gbk # ============================================================================== # \file gen-records.py # \author chenghuige # \date 2016-08-12 11:52:01.952044 # \Description # ========…

笔者将和大家分享一个结合了TensorFlow和最近发布的slim库的小应用,来实现图像分类.图像标注以及图像分割的任务,围绕着slim展开,包括其理论知识和应用场景. 之前自己尝试过许多其它的库,比如Caffe.Matconvnet.Theano和Torch等.它们各有优劣,而我想要一个可靠灵活的.自带预训练模型的python库.最近,新推出了一款名叫slim的库,slim自带了许多预训练的模型,比如ResNet.VGG.Inception-ResNet-v2(ILSVRC的新赢家)等等.这个…

之前的博客我们已经对RNN模型有了个粗略的了解.作为一个时序性模型,RNN的强大不需要我在这里重复了.今天,让我们来看看除了RNN外另一个特殊的,同时也是广为人知的强大的神经网络模型,即CNN模型.今天的讨论主要是基于Tensorflow的CIFAR10教程,不过作为对比,我们也会对Tensorflow的MINST教程作解析以及对比.很快大家就会发现,逻辑上考虑,其实内容都是大同小异的.由于所对应的目标不一样,在数据处理方面可能存在着些许差异,这里我们以CIFAR10的为基准,有兴趣的朋友欢迎去…

欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:付越 导语 Tensorflow在更新1.0版本之后多了很多新功能,其中放出了很多用tf框架写的深度网络结构(https://github.com/tensorflow/models ),大大降低了开发难度,利用现成的网络结构,无论fine-tuning还是重新训练方便了不少.最近笔者终于跑通TensorFlow Object Detection API的ssd_mobilenet_v1模型,这里记录下如何完整跑通数据准备到模型…

自然语言处理,语音处理.文本处理.语音识别(speech recognition),让计算机能够"听懂"人类语音,语音的文字信息"提取". 日本富国生命保险公司花170万美元安装人工智能系统,客户语言转换文本,分析词正面或负面.智能客服是人工能智能公司研究重点.循环神经网络(recurrent neural network,RNN)模型. 模型选择.每一个矩形是一个向量,箭头表示函数.最下面一行输入向量,最上面一行输出向量,中间一行RNN状态.一对一,没用RNN,如…

斯坦福大学人工智能实验室李飞飞教授,实现人工智能3要素:语法(syntax).语义(semantics).推理(inference).语言.视觉.通过语法(语言语法解析.视觉三维结构解析)和语义(语言语义.视觉特体动作含义)作模型输入训练数据,实现推理能力,训练学习能力应用到工作,从新数据推断结论.<The Syntax,Semantics and Inference Mechanism in Natureal Language> http://www.aaai.org/Papers/Symp…

目标:介绍如何对图像数据进行预处理使训练得到的神经网络模型尽可能小地被无关因素所影响.但与此同时,复杂的预处理过程可能导致训练效率的下降.为了减少预处理对于训练速度的影响,TensorFlow 提供了多线程处理输入数据的解决方案. TFRecord 输入数据格式 TensorFlow 提供了一种统一的格式来存储数据(TFRecord).TFRecord 文件中的数据都是通过 tf.train.Example Protocol Buffer 的格式存储的. tf.train.Example的定义:…

'utf-8' codec can't decode byte 0xff in position 0: invalid start byte 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 今天使用语句 image_raw_data_jpg = tf.gfile.FastGFile('../test_images/test_1.jpg', 'r').read() 读取图片文件的时候遇到了以下问题: 'utf-8' codec can't decode byte 0xff in posit…

TensorFlow自带一种数据格式叫做tfrecords. 你可以把你的输入转成专属与TensorFlow的tfrecords格式并保存在本地. -关于输入碎碎念:输入比如图片,可以有各种格式呀首先你从网上下载到的一般是png或者jpg格式的吧, 你可以把它存成一个矩阵的形式(numpy ndarray),如果不用TensorFlow自带的tfrecords,你其实也可以存成python独有的pickle文件哈. 那么要怎样把数据存成tfrecords呢? 当然是用TensorFlow api…

翻译自:https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/slim TensorFlow-Slim TF-Slim是Tensorflow中一个轻量级的库,用于定义.训练和评估复杂的模型.TF-Slim中的组件可以与Tensorflow中原生的函数一起使用,与其他的框架,比如与tf.contrib.learn也可以一起使用. Usage使用方法 import tensorflow.contrib.slim…