我的代码与tensorflow 2.0 tutorial有类似的模式。我希望我的dataset对象在每个时期都重新洗牌。 dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(['a','b','c','d'])
dataset = dataset.shuffle(100)
for epoch in range(10):
for d in dataset:
print(d) 结果: tf.Tensor(b'c', shape=(), dtype=str
很抱歉这个问题的质量,但我是一个初学者,我只是在用泰坦尼克号数据集试试我的运气,但它总是预测乘客死亡。我试着解释下面的代码: import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras import losses
from tensorflow
我在试着建立一个简单的单词生成器。然而,我在滑动窗口时遇到了一些困难。
以下是我的实际代码:
files = glob("transfdata/*")# a list of text files
dataset = tf.data.TextLineDataset(files) # all files are one line
dataset = dataset.map(lambda x: tf.strings.split(x)) # tokenize
dataset = dataset.window(6,1,1, drop_remainder=False)
代码不像我预期的那
我正在学习tensorflow,它的版本在我的MacBook M1上是2.8.0。为了调试dataset映射函数中的代码,我希望在函数中打印张量值。
def function(i):
print("in: ", i)
if i < 2:
i = i - 1
return i
dataset = tf.data.Dataset.range(1, 6)
dataset = dataset.map(lambda x: tf.py_function(function, inp=[x], Tout=tf.int64))
for x in
我正在研究十流,并想测试一下slim的例子。当我命令./scripts/train_lenet_on_mnist.sh时,运行到eval_image_classifier的程序会给出一个类型错误,错误信息如下:
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:111] successfully opened CUDA library libcublas.so.8.0 locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:111] successfully opened CUDA library libcudn
我搜索numpy.numpy()并尝试用.np()替换.numpy(),因为numpy已经导入为np这里:Tensorflow教程
但是使用`.np()会返回一个错误。
在“建立培训实例和目标”一节中,有:
# Create training examples / targets
char_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(text_as_int) #slices text_as_int into elements for dataset
print(type(char_dataset))
for i in char_dataset.
TF2.0文档推荐使用python for循环遍历数据集:
for step, (x_batch_train, y_batch_train) in enumerate(train_dataset):
# do training
问题是,如果数据集无限重复(据我所知,出于性能原因,这是有意义的),这个循环将永远不会结束。
我现在正在做的是设置一些我想要迭代的时期和训练步骤:
train_iter = iter(train_dataset)
for i in range(num_epochs):
# do some setup
for step in range(num_b
我正在尝试在Python中的一组数字图像中检测重复和近似重复的图像。我使用的是来自的notMNIST (字符图像)数据。
我的方法包括检查来自一个数组的每个图像在另一个数组中的精确匹配,但它很慢,而且我不确定它是否能正常工作。
数组具有形状(num_of_images,28,28)。
exactOverlap = {} # using a dict because there are train, validation, and test arrays
exactOverlap['train-val'] = 0
eoIdxs = {}
eoIdxs['train-val
每当我试图将字符串列表转换为tf.Dataset对象时,它都会输出此错误。
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Length for attr 'output_shapes' of 0 must be at least minimum 1
; NodeDef: {{node ParallelMapDatasetV2}}; Op<name=ParallelMapDatasetV2; signature=input_dataset:variant, other_arguments:
当tf.data.Dataset由内置/常规Python类型(int、float、list、.)创建时dataset对象的每个元素内的叶节点被转换为tf.Tensor对象。
from typing import NamedTuple, List
import tensorflow as tf
class Coord(NamedTuple):
x: int
y: int
class Element(NamedTuple):
coords: List[Coord]
kind: int
my_element = Element([Coord(1, 2), Coord(3, 4)
我有这个numpy函数,我把它简化成这样: def _func(new_inputs, X):
""" Basically any operation. Below is just an example """
outputs = new_inputs + X
new_inputs.pop(0)
return outputs, new_inputs
new_inputs = []
flag = True
while flag:
outputs, new_inputs = _func(new_inputs
我想做一个关于在EC2实例上训练机器学习模型的测试,它只使用jupyter笔记本中的CPU。
代码是tensorflow 2.8。基于tf医生,
use_multiprocessing Boolean.
Used for generator or keras.utils.Sequence input only.
If True, use process-based threading. If unspecified, use_multiprocessing will
default to False. Note that because this implementation relie
取此代码:
import itertools as it
import numpy as np
data = ['a','b','c','d']
dw = np.array([1, 3], dtype=np.int64)
print(list(it.islice(data,dw[0],dw[1],1)))
在Python2.7上,它按预期打印['b', 'c',]。
在Python3.6上,它抛出一个异常:
ValueError: Stop argument for islice() must be
我使用tfds.load加载城市景观数据集。tf.data.Dataset对象是可枚举的,并为每个枚举返回一个dict。我为每个dict添加了另一个值,并将它们存储在一个列表中。我想知道是否有一种方法可以将这个dict列表转换回tfds对象。
ds=tfds.load('cityscapes',split='train')
batch=ds.take(32)
modified_dicts=[]
for entry in batch: ## entry is <class 'dict'>
entry['new_value