该脚本试图使用一个函数(在本例中为np.sin())作为生成器，最终被设计成用于训练的模型(因此称为tf.Session())。不幸的是，我一直收到这样的错误： "ValueError：generator生成了shape ()元素，而shape (1，)元素应为shape。“ 我过去曾使用生成器从.hdf5文件中提取数据，但这里我要做的是从callabl
浏览 16提问于2019-05-22得票数 2
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我有音频文件，我想从它们的音频内容生成一个tf.DataSet (即，数据集中的每个音频文件都应该表示为浮点值的向量) 这是我的代码 def convert_audio_file_to_numpy_arraytf.data.Dataset.from_tensor_slices(input_filepaths)
waveforms_ds = filenames_ds.map(convert_audio_file_to_numpy_arr
浏览 118提问于2021-02-12得票数 0
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我正在尝试从CSV文件中创建一个包含784位长行的数据集。这是我的密码：csvreader = csv.reader(f)
~/Documents/Programming/ANN/labs/lib/pyt
浏览 1提问于2018-03-14得票数 15
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问题Spark可以处理具有多个节点的大型数据。对于中的问题，答案是使用Tensorflow变换，它使用Apache，它需要分布式计算集群(如Spark )。如果我们有较大的数据集，比如一个50 do的CSV文件，那么如何计算平均值或其他类似的统计数据。因此，我认为TensorFlow需要一个多节点集群，但不清楚<e
浏览 3提问于2020-08-09得票数 1
因此，在训练或测试期间，我希望只有当所有组合都已耗尽时，周期信号才会结束，之后该过程应恢复到下一个周期。 当然，在执行此操作时，我希望指定一个batchsize。我已经浏览了tf.data.Dataset的文档，但没有找到这样的功能。 当然，如果我要写一个python生成器，这是可以实现的。但不幸的是，这是没有用的，因为根据文档，python生成器将受GIL即global interpreter lock的约束。因此，假设， A包含{
浏览 27提问于2019-10-07得票数 1
我正在尝试用NumPy而不是TensorFlow来计算Keras指标。 因为您通常不需要通过纯指标的梯度流，所以在NumPy中计算指标就可以了。在那里，我将y_true和y_pred作为带有shape (None, 64, 64, 64, 6)的tensorflow.python.framework.ops.Tensor类型 不幸的是，我不能将张量转换为我尝试使用y_true.eval()，y_tr
浏览 5提问于2021-07-08得票数 0
我想将以前数据集的一个属性传递给生成器，如下所示： map_func=lambda x: tf.data.Dataset.from_generator，比如gen知道如何访问的文件名)。这是因为gen接收的是张量对象，而不是python/numpy值。
有办法将张量对象解析为gen(...)中的值吗？交织生成器的</
浏览 2提问于2018-01-19得票数 1
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我对来自tensorflow.compat.v1.keras.applications.resnet50的函数tensorflow.compat.v1.keras.applications.resnet50:0”，shape=()，dtype=variant)
如果我使用另一个preprocess_input，如mobilenet，而不更改其他任何内容，那么就没有问题了。通过挖掘代码，我发现这些函数都在调用，但是移动网使用&
浏览 8提问于2020-04-08得票数 0
我试图在单个GPU上生成自己的图像数据集，使用Tensorflow dataset API来度量推理性能 (2048, 1080) generator=input_generator_fn,
output_types=(tf.float32/lib/python3.5/site-packag
浏览 0提问于2018-04-06得票数 3
我的数据集的输入和标签分别存储在10000个.npy文件中。虽然每个文件可以独立地存储在内存中，但20k数组的整个数据集不能存储在内存中。我希望实现多线程CPU管道，将数据集作为批处理(比如batch_size=8 )导入。我试图实现新的Tensorflow数据API中提到的函数，但没有找到任何用于我的需求的示例。所有示例似乎都适用于可以将整个数据集加载到RAM中的</em
浏览 0提问于2018-05-07得票数 1
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当我尝试为LSTM提供多个输入时，我有点挣扎于tf.data.dataset API，也就是说，对于每个特性，都有一个长度为n的向量( time中的步骤)，并且，让我们一天一天地使用5个特性。例如，我有一个生成器，它在每一步都生成具有以下结构的数据： array( [5.00000000e-01, 5.00000000e-[ [13, 13, 13]
浏览 3提问于2020-02-13得票数 0
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我想从一个生成器创建一个dataframe管道，该生成器使用pandas数据帧在磁盘上查找图像路径并将它们加载到管道中。在将生成器传递给tf.data.Dataset.from_generator时，我尝试在args参数中使用.values，但我必须重写我使用数据帧编写的所有代码，以找到指向正确图像的路径。下面是生成数据集的命令： train_dataset = tf.data.Datase
浏览 33提问于2019-06-14得票数 2
我已经处理并保存了一个大型的视频和音频文件数据集(大约8到9GB的数据)，数据被保存为2个numpy数组，每个文件的模态形状都有一个(number_of_examples、maximum_time_length我想使用这些数据训练我的神经网络进行分类任务，我使用的是TensorFlow 2.0 Beta版本，我在Google上运行所有代码(在安装TF-2.0beta之后)，每次我在tf.data中加
浏览 1提问于2019-06-13得票数 5
我有一个数据生成器，我可以从中生成训练图像。我想使用这个Python数据生成器将数据提供给Tensorflow模型，但我不知道如何将生成器转换为Tensorflow张量。我正在寻找类似于Keras的fit_generator()函数的东西。
谢谢!
浏览 13提问于2017-12-23得票数 4
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印刷张量时的"args_0:0“
、、、、
我有一个正在映射到生成器中的增强函数；但是，由于某种原因，tfa.image.rotate函数导致了一个错误。X_train_paths, dims, "png"])
我查看了其他人使用过的'>
当我在image函数中打印augment时，我希望它是打印的。augment<
浏览 1提问于2020-08-29得票数 3
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我试图使用生成器将一个项目转换为具有多个输出的单个网络，但当使用生成器时，我似乎无法想出如何使多个输出正常工作。下面是一堆可验证的最小代码：import tensorflow as tffrom tensorflow.kerasnp.array(x).astype(np.float32),[np.array(y).as
浏览 1提问于2021-02-01得票数 3
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我想用keras实现宽深度的神经网络，我使用的是keras官方代码实现，但我想将numpy数组作为数据集来传递，而不是csv文件。TARGET_FEATURE_NAME, header=True,)用于代码实现的以下链接：
上面的函数用于使用tensorfl
浏览 1提问于2022-02-10得票数 -2
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当以Tensorflow张量为参数调用any /numpy特殊函数时，是否存在性能成本？而不是使用tensorflow.math提供的函数
我之所以问这个问题，是因为有些特殊的功能可以在not上使用，而在Tensorflow (例如scipy.special.erfcx)上则没有。我认为Tensorflow提供了tensorflow.m
浏览 7提问于2020-01-06得票数 1
除其他外，机器学习框架包括以下功能：
这些函数是张量的简单转换，似乎是框架独立的。但是，例如，使用一些特定于tensorflow的函数，如tf.convert_to_tensor()或tf.cast()。因此，它不能很容易地使用在火把。另外，tensorflow非常喜欢使用tensorflow张量，而不是<e
浏览 4提问于2022-04-01得票数 1
TensorFlow 描述了一系列使用TFRecordReader、TextLineReader、QueueRunner等和队列读取数据方法。我想要做的事情要简单得多:我有一个python生成器函数，它生成一个无限序列的训练数据作为(X，y)元组(两者都是numpy数组，第一维是批量大小)。我只想用这些数据作为输入来训练一个网络。有没有使用生成数据的生成<
浏览 2提问于2016-09-05得票数 25
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