我有一个大的稀疏数据矩阵(包字,超过大量的条目)。在sklearn模型(如RandomForest )中,我可以很容易地将其视为稀疏矩阵。但是,如果我想使用Catboost,我需要将它转化为一个稠密矩阵。我想知道是否有任何有效的方法来处理Catboost,这不会导致这种情况吗?例如,任何内部内置的特性,比如TFRecords of Tensorflow,都可以加载细菌.
今天,我用我的图像创建了一个.tfrecords文件。图像的宽度为2048,高度为1536。所有的图像几乎都是5.1GB,但是当我使用它来制作.tfrecords时,它几乎是137GB!更重要的是,当我使用它进行训练时,我会得到一个类似于CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY的错误。以下是错误:
Total memory: 10.91GiB
Free memory: 10.45GiB
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:906] DMA: 0
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/
我在TensorFlow2中使用tf.keras应用编程接口。我有大约100,000张图像被保存为TFRecords (每条记录128张图像)。每条记录都有一个输入图像、目标图像和帧索引。我找不到一种干净的方法来保持帧索引和预测。 下面是一个示例,除了我使用NumPy数组而不是从TFRecords读取数据集: import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
# build dummy tf.data.Dataset
x = np.random.random(10000).astype(np.fl
我正在使用postgres尝试从时间戳列中提取纪元时间
这是存储过程:
CREATE OR REPLACE FUNCTION epochtime(sampleid integer, starttime timestamp without time zone, stoptime timestamp without time zone)
RETURNS text AS
$BODY$DECLARE
result text;
BEGIN
SELECT INTO result string_agg(concat_ws(',',epochres), ',')
FROM
我已经将CSV文件("test03.txt")转换为TFRecords格式的文件("test03.tfrecords"),但是当我读入TFRecords文件并尝试使用tf.train.shuffle_batch时,我得到了错误消息
RandomShuffleQueue '_2_shuffle_batch_1/random_shuffle_queue' is closed and has insufficient elements (requested 10, current size 0)
CSV文件是
1,0
2,0
3,0
4,0
5,1
6
我编写了一个测试代码,当我运行它时,它说Fetch参数不能解释为Tensor.I,我真的不知道发生了什么,.Can有人告诉我如何修复它?非常感谢.Here是代码
# coding=utf-8
from color_1 import read_and_decode, get_batch, get_test_batch
import color_inference
import cv2
import os
import time
import numpy as np
import tensorflow as tf
import color_train
import math
EVAL_INTE
我是tensorflow的新手,正在研究tensorflow 1.14中的图像分割问题。我有一个巨大的数据集,当我试图生成一个很大的tfrecord文件时,生成tfrecord的速度非常慢。因此,我想创建tfrecords的'n‘个碎片。我找不到一种在网上做的方法。假设我有600张图片和600个面具。我想生成6个tfrecords分片,每个分片有100个图像和100个掩码。我想要的高级/伪代码如下:
sharded_tf_record_writer:
create n TFRecordWriter
----> for each_item in n TFRecordWriter