使用tf.data.Dataset将数据提供给具有多个输入的Keras模型
是一种常见的数据处理方法，它可以帮助我们高效地加载和预处理大规模数据集，以供训练和评估模型。
tf.data.Dataset是TensorFlow中用于表示数据集的类，它提供了一系列的数据转换操作，如数据读取、预处理、批处理、随机打乱等。通过使用tf.data.Dataset，我们可以将数据集的处理流程定义为一系列的操作，从而实现高效的数据管道。
下面是使用tf.data.Dataset将数据提供给具有多个输入的Keras模型的一般步骤：
- 准备数据：首先，我们需要准备好训练和测试数据。可以从文件中读取数据，也可以通过其他方式获取数据。例如，我们可以使用tf.data.TextLineDataset从文本文件中读取数据，使用tf.data.TFRecordDataset从TFRecord文件中读取数据，或者使用tf.data.Dataset.from_generator从Python生成器中读取数据。
- 数据预处理：在将数据提供给Keras模型之前，通常需要进行一些预处理操作，如数据清洗、特征提取、标签转换等。可以使用tf.data.Dataset的一系列数据转换操作来实现这些预处理步骤。例如，可以使用map函数对每个样本进行预处理操作。
- 数据划分：如果需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集，可以使用tf.data.Dataset的一系列数据转换操作来实现。例如，可以使用tf.data.Dataset.take和tf.data.Dataset.skip来划分数据集。
- 批处理：为了提高训练效率，通常需要将数据集划分为小批量进行训练。可以使用tf.data.Dataset.batch函数将数据集划分为批量。可以指定批量大小，也可以根据需要自动调整批量大小。
- 数据重复和随机打乱：在训练模型时，通常需要多次遍历数据集，并且需要对数据进行随机打乱，以增加模型的泛化能力。可以使用tf.data.Dataset.repeat和tf.data.Dataset.shuffle函数来实现数据的重复和随机打乱。
- 提供给Keras模型：最后，可以将tf.data.Dataset直接提供给Keras模型进行训练和评估。可以使用tf.keras.Model的fit函数来训练模型，使用evaluate函数来评估模型。
使用tf.data.Dataset将数据提供给具有多个输入的Keras模型的优势包括：
- 高效的数据处理：tf.data.Dataset提供了一系列高效的数据转换操作，可以帮助我们高效地加载和预处理大规模数据集。
- 灵活性：tf.data.Dataset提供了丰富的数据转换操作，可以根据实际需求进行灵活的数据处理和增强。
- 可复用性：通过将数据处理流程定义为一系列的操作，我们可以将其复用于不同的模型和任务中。
- 高性能：tf.data.Dataset使用了多线程和预取等技术，可以实现高性能的数据管道，提高训练效率。
使用tf.data.Dataset将数据提供给具有多个输入的Keras模型的应用场景包括但不限于：
- 图像分类：对于图像分类任务，可以使用tf.data.Dataset加载和预处理图像数据，并将其提供给具有多个输入（如图像和标签）的Keras模型进行训练和评估。
- 自然语言处理：对于自然语言处理任务，可以使用tf.data.Dataset加载和预处理文本数据，并将其提供给具有多个输入（如文本和标签）的Keras模型进行训练和评估。
- 推荐系统：对于推荐系统任务，可以使用tf.data.Dataset加载和预处理用户行为数据，并将其提供给具有多个输入（如用户特征和物品特征）的Keras模型进行训练和评估。
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1 CPU英特尔(R) Xeon(R) CPU E5-2637 v4 #3.50GHz可用
足够的RAM
我用Keras
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# convert the path to a list of path components
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reduce_lr = tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler(lambda x: 1e-3 * 0.90 ** x)
model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(clipnorm=1.0, clipvalue=0.5),
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凯德罗支持tfrecord吗？
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为了使用Docker容器在AI平台上训练tensorflow keras模型，我们使用tf.data.Dataset将存储在GCS上的原始图像转换为tfrecord。因此，数据永远不会在本地存储。相反，原始图像直接转换为tfrecords到另一个桶。是否可以利用和tfrecord数据集以及tf.data.Dataset的流功能？根据，kedro似乎不支持tfrecord数据集。
浏览 2提问于2020-07-30得票数 2
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如何在将TFrecords文件馈送到模型之前对其进行混洗
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我正在使用TFrecords和keras拟合神经网络模型。我有一个相对较大的数据集，它是非常异构的。在模型的训练过程中，我已经使用了shuffle my dataset，如文档示例: (但无法将其全部混洗，因为它会占用太多内存)，我还将我的数据集分成多个小碎片，每个碎片大小相等。
然而，我有理由认为这种“近似”的混洗是不够的，我还认为馈送已经混洗的数据将提高训练速度。
所以现在我的问题是:在我将我的数据集分成Tfrecords分片后，是否有可能高效地编写随机获取2个分片的代码，加载它们，对它们进行混洗，然后重写2个分片(现在在两个分片之间进行混洗)。因此我可以重复这个过程很多次，这将导致正确的
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如何对Weka中的训练和测试数据集进行分类
machine-learning、classification、random-forest、weka、training-data
我正在使用Weka软件对模型进行分类。我对使用训练和测试数据集分区感到困惑。我将整个数据集的60%划分为训练数据集，并将其保存到我的硬盘上，将40%的数据用作测试数据集，并将这些数据保存到另一个文件中。我使用的数据是不平衡的数据。因此，我在我的训练数据集中应用了SMOTE。之后，在Weka的分类选项卡中，我从Test options中选择了Use training set选项，并使用随机森林分类器对训练数据集进行分类。在获得结果之后，我从Test options中选择了Supplied test set选项，并从硬盘加载我的测试数据集，然后再次运行分类器。 我试图找到关于如何在Weka中加载
浏览 39提问于2021-10-21得票数 0
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如何使用cv2图像增强功能与tensorflow tf.data.Dataset？
tensorflow、deep-learning、data-augmentation
我正在使用tf.data.Dataset来创建我的数据集，并使用keras训练CNN。我需要在图像上应用掩码，并且掩码取决于图像的形状，没有预定义的像素坐标。
在互联网上寻找答案时，我发现在TensorFlow中有两种访问图像形状的方法(在培训时)：
使用急切的执行(在我的情况下，默认情况下不启用，我使用的是tf v12.0)
使用会话
我不想使用急切的执行，因为它减慢了训练速度，而且不能使用会话，因为我使用Keras训练和测试CNN (我使用tf.data.Dataset的迭代器将数据提供给tf.data.Dataset)。
因此，我无法了解图像的形状，因此无法访问特定的像素
浏览 3提问于2020-03-27得票数 2
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当准确性提高，但验证数据的损失也在增加时，该怎么办？
tensorflow、machine-learning、deep-learning、imbalanced-data
我目前正在研究一个高度不平衡的多类分类问题。我想把我的模型权值保存到最好的时期，但是我不知道我应该选择哪一种度量？
这是我的培训进度栏：
我在tf.keras中使用tf.keras回调和监视val_loss作为一个度量来保存最佳模型权重。
就像你在图像中看到的，
在第八个时代，我得到了一个val_acc = 0.9845，但val_loss = 0.629和精确度和召回率在这里也很高。
但在第三个时代，我得到了val_acc = 0.9840但是val_loss = 0.590
我理解这种差异并不大，但在这种情况下，在不平衡的数据集上相信什么是理想的标准呢？
浏览 4提问于2020-05-24得票数 1
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基于tf.data.Dataset的列车DL模型
python、tensorflow、machine-learning、keras、deep-learning
我试图做一个简单的深度学习任务来学习如何使用Tensorflow (特别是它的Dataset工具)。任务如下:训练一个模型，它可以判断给定的浮点数序列(长度是固定的)的和是正(标记为1)还是负(标记为0)。
我在没有使用tf.data.Dataset的情况下做了下面的工作，而且效果很好。
def get_rand_seq():
return [rand.uniform(-1, 1) for _ in range(6)]
n = 1000
X = np.array([get_rand_seq() for _ in range(n)])
y = np.array([0 if sum(se
浏览 3提问于2020-06-13得票数 1
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在keras中使用tf.data.Dataset
tensorflow、keras
我有一个用Keras写的模型。因为我处理的是大文件，所以我使用Keras应用程序接口加载数据并将其提供给tf.data.Dataset fit函数。在调用model.fit()之前，我使用it=ds.make_initializable_iterator()重新初始化dataset，然后将从it.get_next()函数获得的X和y张量传递给model.fit()。问题是，当model.fit()到达数据集的末尾时，它不会继续训练，换句话说，我只能训练一个时期，无论我将什么作为“时期”变量传递给fit函数。当迭代器到达数据集的末尾时，我如何告诉Keras重新初始化迭代器？
浏览 21提问于2020-04-19得票数 0
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如何将图像加载到tensorflow中以与模型一起使用？
python、machine-learning、keras、tf.keras
我刚刚开始学习机器学习，正在使用Tensorflow 1.14。我刚刚使用内置的tensorflow.keras.datasets.mnist数据集使用tensorflow.keras创建了我的第一个模型。以下是我的模型的代码：
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
mnist = keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
class Stopper(keras.callbacks.Callback):
浏览 19提问于2019-07-11得票数 0
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