import tensorflow as tf def _int64_feature(value): return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value])) num_shards = 2 instances_per_shard = 2 for i in range(num_shards): filename = ('E:\\temp\\data.tfrecords-%.5d-of-%.5d' % (i, num_

使用文件队列,防止爆内存 # # 通过队列打开图片文件 file_queue = tf.train.string_input_producer(paths) img_reader = tf.WholeFileReader() key, value = img_reader.read(file_queue) img = tf.image.decode_jpeg(value) with tf.Session() as sess: coord = tf.train.Coordinator() # 协同

目录 文件读取 文件队列构造 文件阅读器 文件内容解码器 开启线程操作 管道读端批处理 CSV文件读取案例 先看下文件读取以及读取数据处理成张量结果的过程: 一般数据文件格式有文本.excel和图片数据.那么TensorFlow都有对应的解析函数,除了这几种.还有TensorFlow指定的文件格式. TensorFlow还提供了一种内置文件格式TFRecord,二进制数据和训练类别标签数据存储在同一文件.模型训练前图像等文本信息转换为TFRecord格式.TFRecord文件是protobuf格

1.知识点 """ 注意:在tensorflow当中,运行操作具有依赖性 1.CPU操作计算与IO计算区别: CPU操作: 1.tensorflow是一个正真的多线程,并行的执行任务 2.使用tfrecords对文件读取进行改善 IO操作: 1.一次性读取数据,消耗内存 2.一次性进行训练 2.队列API: 1.tf.FIFOQueue(capacity, dtypes, name='fifo_queue') 先进先出队列,按顺序出队列 capacity:整数.可能存储在此队

以下代码要学会几个地方 1.filename = ('data.tfrecords-%.5d-of-%.5d' % (i, num_shards)) 这个东西就是要会data.tfrecords-%.5d-of-%.5d两个.5d, 2.记住这两个操作writer = tf.python_io.TFRecordWriter(filename)与writer = tf.python_io.TFRecordWriter(filename) 3.得到的是以下TFrecoard两个文件 import t

今天,终于把如何在linux服务器上运行tensorflow程序的问题解决: 1.首先要在服务器上python下安装tensorflow(要看好是在python2还是python3下安装,还要看好是CPU版本还是GPU版本) 2.确保tensorflow测试程序正常运行, 例: import tensorflow as tf with tf.device('/cpu:0'): a = tf.constant([1.0,2.0,3.0],shape=[3],name='a') b = tf.con

import tensorflow as tf queue = tf.FIFOQueue(100,"float") enqueue_op = queue.enqueue([tf.random_normal([1])]) qr = tf.train.QueueRunner(queue, [enqueue_op] * 5) tf.train.add_queue_runner(qr) out_tensor = queue.dequeue() with tf.Session() as sess

/** * Copyright (C) 2010 Square, Inc. * * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); * you may not use this file except in compliance with the License. * You may obtain a copy of the License at * * http://www.apache.org/lice

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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