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

[源码解析] PyTorch 分布式(2) --- 数据加载之DataLoader 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(2) --- 数据加载之DataLoader 0x00 摘要 0x01 前情回顾 0x02 DataLoader 2.1 初始化 2.2 关键函数 2.3 单进程加载 2.3.1 区分生成 2.3.2 迭代器基类 2.3.3 单进程迭代器 2.3.4 获取样本 2.4 多进程加载 2.4.1 总体逻辑 2.4.2 初始化 2.4.3 业务重置 2.4.4 获取 inde

温故而知新: 1. 集合 主要作用: 去重 关系测试, 交集＼差集＼并集＼反向(对称)差集 2. 元组 只读列表,只有count, index 2 个方法 作用:如果一些数据不想被人修改, 可以存成元组,比如身份证列表 3. 字典(key-value对) 特性: 无顺序 去重 查询速度快,比列表快多了 4. 字符编码 先说python2 py2里默认编码是ascii 文件开头那个编码声明是告诉解释这个代码的程序 以什么编码格式 把这段代码读入到内存,因为到了内存里,这段代码其实是以bytes二进

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

基础概念 在tensorflow的官方文档是这样介绍Dataset数据对象的: Dataset可以用来表示输入管道元素集合(张量的嵌套结构)和"逻辑计划"对这些元素的转换操作.在Dataset中元素可以是向量,元组或字典等形式. 另外,Dataset需要配合另外一个类Iterator进行使用,Iterator对象是一个迭代器,可以对Dataset中的元素进行迭代提取. 看个简单的示例: #创建一个Dataset对象 dataset = tf.data.Dataset.from_tens

# TensorFlow dataset API 使用 由于本人感兴趣的是自然语言处理,所以下面有关dataset API 的使用偏向于变长数据的处理. 1. 从迭代器中引入数据 import numpy as np import tensorflow as tf def gen(): for _ in range(10): sz = np.random.randint(3, 20, 1)[0] yield np.random.randint(1, 100, sz), np.random.ran

构建data_loader原理步骤 # engine/default.py from detectron2.data import ( MetadataCatalog, build_detection_test_loader, build_detection_train_loader, ) class DefaultTrainer(SimpleTrainer): def __init__(self, cfg): # Assume these objects must be constructed

关于tensorflow结合Dataset与TFRecord这方面看到挺好一篇文章: https://cloud.tencent.com/developer/article/1088751 github: https://github.com/YJango/TFRecord-Dataset-Estimator-API/blob/master/TensorFlow%20Dataset%20%2B%20TFRecords.ipynb dataset要点: 一般先shuffle,然后batch,再re

Flink DataSet API编程指南: Flink中的DataSet程序是实现数据集转换的常规程序(例如,过滤,映射,连接,分组).数据集最初是从某些来源创建的(例如,通过读取文件或从本地集合创建).结果通过接收器返回,接收器可以将数据写入(分布式)文件或标准输出(命令行终端). public class WordCountExample { public static void main(String[] args) throws Exception { final ExecutionE

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

一.简介 在 PyTorch 中,我们的数据集往往会用一个类去表示,在训练时用 Dataloader 产生一个 batch 的数据 https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html#sphx-glr-beginner-blitz-cifar10-tutorial-py 比如官方例子中对 CIFAR10 图像数据集进行分类,就有用到这样的操作,具体代码如下所示 trainset = torchvision.data

###生成批次数据 import tensorflow as tf '''reapt()生成重复数据集 batch()将数据集按批次组合''' file_name = ['img1','img2','img3','img4'] label = [1,2,3,4] dataset =tf.data.Dataset.from_tensor_slices((file_name,label)) dataset1 = dataset.repeat().batch(3) ##定义一个迭代器迭代取批量数据 d

在使用pytorch训练模型,经常需要加载大量图片数据,因此pytorch提供了好用的数据加载工具Dataloader. 为了实现小批量循环读取大型数据集,在Dataloader类具体实现中,使用了迭代器和生成器. 这一应用场景正是python中迭代器模式的意义所在,因此本文对Dataloader中代码进行解读,可以更好的理解python中迭代器和生成器的概念. 本文的内容主要有: 解释python中的迭代器和生成器概念 解读pytorch中Dataloader代码,如何使用迭代器和生成器实现数

Apache Flink Apache Flink 是一个兼顾高吞吐.低延迟.高性能的分布式处理框架.在实时计算崛起的今天,Flink正在飞速发展.由于性能的优势和兼顾批处理,流处理的特性,Flink可能正在颠覆整个大数据的生态. DataSet API 首先要想运行Flink,我们需要下载并解压Flink的二进制包,下载地址如下:https://flink.apache.org/downloads.html 我们可以选择Flink与Scala结合版本,这里我们选择最新的1.9版本Apache

1. itertools迭代器函数 itertools包括一组用于处理序列数据集的函数.这个模块提供的函数是受函数式编程语言(如Clojure.Haskell.APL和SML)中类似特性的启发.其目的是要能快速处理,以及要高效地使用内存,而且可以联结在一起表述更复杂的基于迭代的算法. 与使用列表的代码相比,基于迭代器的代码可以提供更好的内存消费特性.在真正需要数据之前,并不从迭代器生成数据,由于这个原因,不需要把所有数据都同时存储在内存中.这种“懒”处理模式可以减少交换以及大数据集的其他副作用,

数据读入需求 我们在训练模型参数时想要从训练数据集中一次取出一小批数据(比如50条.100条)做梯度下降,不断地分批取出数据直到损失函数基本不再减小并且在训练集上的正确率足够高,取出的n条数据还要是预处理过的,一次取出的要包含输入数据和对应的lable,并且希望在达到训练效果之前可以不断地取出数据而不会因数据集取空了提前结束训练,最好取出的数据还是乱序的. 基于上面的要求,我们可以利用TensorFlow的dataset模块创建我们所需的数据集. Dataset简介 TensorFlow程序数据

目录 基本概念 官方文档 概述 含义 RDD出现的原因 五大属性 以单词统计为例,一张图熟悉RDD当中的五大属性 解构图 RDD弹性 RDD特点 分区 只读 依赖 缓存 checkpoint 基本概念 官方文档 介绍RDD的官方说明:http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html 概述 含义 RDD (Resilient Distributed Dataset) 叫做 弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,

文章目录: 目录 1 Dataset基类 2 构建Dataset子类 2.1 Init 2.2 getitem 3 dataloader 1 Dataset基类 PyTorch 读取其他的数据,主要是通过 Dataset 类,所以先简单了解一下 Dataset 类.在看很多PyTorch的代码的时候,也会经常看到dataset这个东西的存在.Dataset类作为所有的 datasets 的基类存在,所有的 datasets 都需要继承它. 先看一下源码: 这里有一个__getitem__函数,_

pytorch.utils.data可兼容迭代数据训练处理,在dataloader中使用提高训练效率:借助迭代器避免内存溢出不足的现象.借助链式处理使得数据读取利用更高效(可类比操作系统的资源调控) 书接上文,使用迭代器链式处理数据,在Process类的__iter__方法中执行挂载的预处理方法,可以嵌套包裹多层处理方法,类似KoaJs洋葱模型,在for循环时,自动执行预处理方法返回处理后的数据 分析下述示例中输入数据依次执行顺序:travel -> deep -> shuffle ->

1. 对列表和数组进行切片 1.1 切片索引 众所周知,Python中的列表和numpy数组都支持用begin: end语法来表示[begin, end)区间的的切片索引: import numpy as np my_list= [1, 2, 3, 4, 5] print(my_list[2: 4]) # [3, 4] my_arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(my_arr[2: 4]) # [3 4] 以上操作实际上等同于用slice切片索引对象对其进行