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…

1. Tensorflow高效流水线Pipeline 2. Tensorflow的数据处理中的Dataset和Iterator 3. Tensorflow生成TFRecord 4. Tensorflow的Estimator实践原理 1. 前言 我们在训练模型的时候,必须经过的第一个步骤是数据处理.在机器学习领域有一个说法,数据处理的好坏直接影响了模型结果的好坏.数据处理是至关重要的一步. 我们今天关注数据处理的另一个问题:假设我们做深度学习,数据的量随随便便就到GB的级别,那数据处理的速度对于模…

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…

前言 只有光头才能变强. 文本已收录至我的GitHub仓库,欢迎Star:https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y 回顾前面: 从零开始学TensorFlow[01-搭建环境.HelloWorld篇] 什么是TensorFlow? 众所周知,要训练出一个模型,首先我们得有数据.我们第一个例子中,直接使用dataset的api去加载mnist的数据.(minst的数据要么我们是提前下载好,放在对应的目录上,要么就根据他给的url直接从网上下载). 一般来说,我们使用…

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…

一.资料 参考原文: TensorFlow全新的数据读取方式:Dataset API入门教程 API接口简介: TensorFlow的数据集 二.背景 注意,在TensorFlow 1.3中,Dataset API是放在contrib包中的: tf.contrib.data 而在TensorFlow 1.4中,Dataset API已经从contrib包中移除,变成了核心API的一员: tf.data. 此前,在TensorFlow中读取数据一般有两种方法: 使用placeholder读内存中的…

1. Tensorflow高效流水线Pipeline 2. Tensorflow的数据处理中的Dataset和Iterator 3. Tensorflow生成TFRecord 4. Tensorflow的Estimator实践原理 1. 前言 前面博文介绍了Tensorflow的一大块,数据处理,今天介绍Tensorflow的高级API,模型的建立和简化过程. 2. Estimator优势 本文档介绍了Estimator一种可极大地简化机器学习编程的高阶TensorFlow API.用了Esti…

1. Tensorflow高效流水线Pipeline 2. Tensorflow的数据处理中的Dataset和Iterator 3. Tensorflow生成TFRecord 4. Tensorflow的Estimator实践原理 1. 前言 GPU和TPU可以显著缩短执行单个训练步所需的时间.实现最高性能需要高效的输入流水线,以在当前时间步完成之前为下一步提供数据.tf.data API可以帮助我们构建灵活高效的输入流水线.本文档介绍了 tf.data API的功能,以及在各种模型和加速器上构…

TensorFlow 可以用来实现验证码识别的过程,这里识别的验证码是图形验证码,首先用标注好的数据来训练一个模型,然后再用模型来实现这个验证码的识别. 生成验证码 首先生成验证码,这里使用 Python 的 captcha 库来生成即可,这个库默认是没有安装的,所以需要先安装这个库,另外还需要安装 pillow 库,使用 pip3 即可: pip3 install captcha pillow 安装好之后,就可以用如下代码来生成一个简单的图形验证码了: from captcha.image i…

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…