一、TensorFlow读取机制图解 首先需要思考的一个问题是，什么是数据读取？...这就是TensorFlow中读取数据的基本机制。如果我们要跑2个epoch而不是1个epoch，那只要在文件名队列中将A、B、C依次放入两次再标记结束就可以了。...若设置shuffle=False，如下图，每个epoch内，数据还是按照A、B、C的顺序进入文件名队列，这个顺序不会改变： 如果设置shuffle=True，那么在一个epoch内，数据的前后顺序就会被打乱...，如下图所示： 在TensorFlow中，内存队列不需要我们自己建立，我们只需要使用reader对象从文件名队列中读取数据就可以了，具体实现可以参考下面的实战代码。...三、实战代码 我们用一个具体的例子感受TensorFlow中的数据读取。
概述关于tensorflow读取数据，官网给出了三种方法： 1、供给数据：在tensorflow程序运行的每一步，让python代码来供给数据 2、从文件读取数据：建立输入管线从文件中读取数据 3、预加载数据...：如果数据量不太大，可以在程序中定义常量或者变量来保存所有的数据。...tfrecord数据文件 tfrecord数据文件是一种将图像数据和标签统一存储的二进制文件，能更好的利用内存，在tensorflow中快速的复制，移动，读取，存储等。...当然，对于输入数据是向量形式的，可以根据数据类型（float还是int）分别保存。并且在保存的时候还可以指定数据的维数。...另外一种就是按照数据在tfrecord中的先后顺序生成batch（tf.train.batch）。
ensorflow 如何读取数据 tensorflow有三种把数据放入计算图中的方式: 通过feed_dict 通过文件名读取数据:一个输入流水线 在计算图的开始部分从文件中读取数据 把数据预加载到一个常量或者变量中...幸运的是,tensorflow已经提供了这个机制.也许你还会问,既然你可以在训练前个mini-batch的时候把要训练的下几个mini-batch导进来,那么内存是足够将两次的mini-batch都导入进来的...现在来看tensorflow给我们提供了什么 Queue Queue,队列,用来存放数据(跟Variable似的),tensorflow中的Queue中已经实现了同步机制,所以我们可以放心的往里面添加数据还有读取数据...QueueRunner创建一个线程来执行enqueue_op,并把QueueRunner放入collection中 返回创建的Queue 如今文件名已经用一个Queue管理好了,下一步就是如何从文件中读数据与解析数据了...如何使用mini-batch #定义数据的读取与解析规则 def read_my_file_format(filename_queue): reader = tf.SomeReader() key
在不同的上下文中，元数据的定义和用途可能会有所不同，但其核心目的是帮助管理和理解数据。...（Data Usage）与 cluster 相关的元数据有哪些？...在集群环境中，与 cluster 相关的元数据可能包括：节点信息（Node Information）：节点的名称、IP 地址、端口号、状态等。...元数据是如何保存的？元数据的保存方式取决于具体的应用场景和技术架构。常见的保存方式包括：数据库：将元数据存储在关系型数据库或 NoSQL 数据库中。文件系统：将元数据以文件的形式存储在文件系统中。...元数据在 cluster 中是如何分布的？在集群环境中，元数据的分布方式通常有以下几种：集中式存储：所有节点共享一个中央元数据存储系统，每个节点通过网络访问该存储系统。
在之前的文章中我们提到了TensorFlow TensorFlow 队列与多线程的应用以及TensorFlow TFRecord数据集的生成与显示，通过这些操作我们可以得到自己的TFRecord文件，并从其中解析出单个的...大部分的内容和之前的操作是相同的，数据队列中存放的还是单个的数据和标签，只是在最后的部分将出队的数据组合成为batch使用，下面给出从原始数据到batch的整个流程： ?...+3*batch_size 我是这样理解第二个队列的：入队的数据就是解析出来的单个的数据，而出队的数据组合成了batch，一般来说入队数据和出队数组应该是相同的，但是在第二个队列中不是这样。...那么在TensorFlow中如何实现数据的组合呢，其实就是一个函数： tf.train.batch 或者 tf.train.shuffle_batch 这两个函数都会生成一个队列，入队的数据是单个的..."]) #读入流中 reader = tf.TFRecordReader() _, serialized_example = reader.read(filename_queue) #返回文件名和文件
零、学习目标 tensorflow 数据读取原理 深度学习数据增强原理 一、CIFAR-10数据集简介 是用于普通物体识别的小型数据集，一共包含 10个类别 的 RGB彩色图片（包含：（飞机、汽车、鸟类...文件 用途 cifar10.py 建立CIFAR-1O预测模型 cifar10_input.py 在tensorflow中读入CIFAR-10训练图片 cifar10_input_test.py cifar10...下载完成后，cifar10_data/cifar-10-batches-bin 中将出现8个文件,名称和用途如下表： 文件名 用途 batches.meta.txt 存储每个类别的英文名 data_batch...创建内存队列 在tensorflow中不手动创建内存队列，只需使用 reader对象从文件名队列中读取数据就可以了。.../1.jpg', 'img/2.jpg', 'img/3.jpg'] # 创建文件名队列 filename_queue = tf.train.string_input_producer(
tensorflow中数据的读入相关类或函数： 占位符（Placeholders） tf提供一种占位符操作，在执行时需要为其提供数据data。...#读取文件队列，使用reader中read的方法，返回key与value filename_queue = tf.train.string_input_producer(["file0.csv", "file1...这是一种与前述将手上现有的各种数据类型转换为支持的格式的方法，这种方法更容易将网络结构与数据集融合或匹配。...这种tensorflow所推荐的数据格式是一个包含tf.train.Example protocol buffers (包含特征Features域)的TFRecords文件。 ...): # 与上例子相同 def input_pipeline(filenames, batch_size, read_threads, num_epochs=None): filename_queue
该文件包括下列四个函 数： def read_cifar10(filename_queue) def _generate_image_and_label_batch(image, label...num_threads=num_preprocess_threads, capacity=min_queue_examples + 3 * batch_size) # 在可视化工具中显示训练图像...set_shape和reshape的区别：使用了set_shape后，图（tensor）中的信息已经改变了，输入的数据与图的shape不相符，则会报错；而reshape并没有改变图的信息，它只是创建了一个新的图给我们使用...shapes与tensors不相符会报错，与占位符的使用不一样 float_image.set_shape([height, width, 3]) read_input.label.set_shape...的用法：https://blog.csdn.net/uestc_c2_403/article/details/72328815 【TensorFlow代码笔记】Cifar10_input.py：https
前面对TensorFlow的多线程做了测试，接下来就利用多线程和Queue pipeline地加载数据。...tf.int32], shapes=[[4],[1]] ) #读取CSV文件，每次读一行 reader = tf.TextLineReader() key, value = reader.read(filename_queue...我们也可以通过tf.train.string_input_producer的num_epochs参数来设置FilenameQueue循环次数来控制训练，当达到num_epochs时，TensorFlow...filename_queue = tf.train.string_input_producer(["file%d.csv"%i for i in range(3)], num_epochs=6) ......原文： 在TensorFlow中使用pipeline加载数据（https://goo.gl/jbVPjM）
参考书 《TensorFlow：实战Google深度学习框架》（第2版） 一个简单的程序来生成样例数据。 #!...""" import tensorflow as tf # 创建TFRecord文件的帮助函数 def _int64_feature(value): return tf.train.Feature...但一般在解决真实问题时，会将shuffle参数设置为True filename_queue = tf.train.string_input_producer(files, shuffle=False)...# 如前面所示读取并解析一个样本 reader = tf.TFRecordReader() _, serialized_example = reader.read(filename_queue) features...tf.int64), 'j': tf.FixedLenFeature([], tf.int64), } ) with tf.Session() as sess: # 虽然在本段程序中没有声明任何变量
##TFRecord## TensorFlow提供了TFRecord的格式来统一存储数据，TFRecord格式是一种将图像数据和标签放在一起的二进制文件，能更好的利用内存，在tensorflow中快速的复制...##Image to TFRecord## 首先我们使用TensorFlow提供的Flowers数据集做这个实验，数据集在我本地的路径为： 这是一个五分类的数据，以类别的形式组织数据，这非常符合我们自己组织数据集的习惯...TFRecord中需要包含图像的width和height这两个信息，这样在解析图片的时候，我们才能把二进制的数据重新reshape成图片； 2.TensorFlow官方的建议是一个TFRecord中最好图片的数量为...，看看制作的效果，这个过程很大一部分是和TensorFlow组织batch是一样的了。...traindata.tfrecords-003' # 获取文件名列表 data_files = tf.gfile.Glob(data_path) print(data_files) # 文件名列表生成器 filename_queue
但是，如果数据量较大，这样的方法就不适用了，因为太耗内存，所以这时最好使用 tensorflow 提供的队列 queue，也就是第二种方法从文件读取数据。...Tensorflow 读取数据的三种方式： Preloaded data: 预加载数据 将数据直接内嵌到Graph中，再把Graph传入Session中运行。...最优的方案就是在Graph定义好文件读取的方法，让TF自己去从文件中读取数据，并解码成可使用的样本集。...how to generate/parse TFRecod and its mechanism tensorflow example protocol 在TensorFlow官方github文档中example.proto...在TensorFlow中，example是按行读取，比如存储 M×NM×N矩阵，使用ByteList存储的话，需要M×NM×N大小的列表，按照每一行的读取方式存放。
在测试神经网络模型时，因为所有测试数据只需要使用一次，所以可以将num_epochs参数设置为1。这样在计算完一轮后程序将自动停止。...所以在使用tf.train.shuffle_batch_join函数时，不同线程会读取不同文件。如果读取数据的线程数比总文件数还大，那么多个线程可能会读取同一个文件中相近部分的数据。...四、输入文件处理框架下面代码给出了输入数据的完整程序。import tensorflow as tf # 创建文件列表，并通过文件列表创建输入文件队列。...在调用输入数据处理流程前，需要# 统一所有原始数据的格式并将它们存储到TFRecord文件中。下面给出的文件列表应该包含所有# 提供训练数据的TFRecord文件。...在读取样例数据之后，需要将图像进行预处理。图像预处理的过程也会通过tf.train.shuffle_batch提供的机制并行地跑在多个线程中。
3、定义数据集的数据提供者类，一般为provider=slim.dataset_data_provider.DatasetDataProvider()，需要传入的参数：dataset, num_readers...(1)首先调用_，data=parallel_reader.parallel_read()，这个方法调用tf.train.string_input_producer()得到TFrecord的文件队列(filename_queue...num_readers,reader_kwargs=reader_kwargs等参数初始化ParallelReader()，然后调用它的read(filename_queuq)方法，这个read()方法先用reader从filename_queue...#coding=utf-8import tensorflow as tfimport numpy as npimport osfrom PIL import Image slim = tf.contrib.slim...，解码方式等元信息 dataset = slim.dataset.Dataset( data_sources=tfrecords_filename,
TensorFlow提供了TFRecord的格式来统一存储数据，TFRecord格式是一种将图像数据和标签放在一起的二进制文件，能更好的利用内存，在tensorflow中快速的复制，移动，读取，存储 等等...将图片形式的数据生成单个TFRecord 在本地磁盘下建立一个路径用于存放图片： ?...利用下列代码将图片生成为一个TFRecord数据集： import os import tensorflow as tf from PIL import Image import matplotlib.pyplot...将图片形式的数据生成多个TFRecord 当图片数据量很大时也可以生成多个TFRecord文件，根据TensorFlow官方的建议，一个TFRecord文件最好包含1024个左右的图片，我们可以根据一个文件内的图片个数控制最后的文件个数...将多个TFRecord类型数据集显示为图片 与读取多个文件相比，只需要加入两行代码而已： data_path = 'F:\\bubbledata_4\\trainfile\\testdata.tfrecords
根据TensorFlow 1.2.1，改了官方版本的报错。...； 实现了一种机制，使得学习率随着时间的推移而递减； 为输入数据设计预存取队列，将磁盘延迟和高开销的图像预处理操作与模型分离开来处理； 代码组织 文件 作用 cifar10_input.py 读取本地CIFAR...cifar10_train.py 在CPU或GPU上训练CIFAR-10的模型。 cifar10_multi_gpu_train.py 在多GPU上训练CIFAR-10的模型。...代码分析 由于TensorFlow 1.0有些版本改动，导致新版本和以前代码不兼容，具体bug解决方法见：TensorFlow CIFAR-10训练例子报错解决 下面是其官方的训练效果。...read_input = read_cifar10(filename_queue) reshaped_image = tf.cast(read_input.uint8image, tf.float32
参考文献Tensorflow 机器学习实战指南[1] > 利用 Tensorflow 读取二进制 CIFAR-10 数据集[2] > Tensorflow 官方文档[3] > tf.transpose...局部响应归一化[12] 源代码 使用 Tensorflow 在 CIFAR-10 二进制数据集上构建 CNN[13] 少说废话多写代码 下载 CIFAR-10 数据集 # More Advanced...参考资料 [1]Tensorflow机器学习实战指南: https://github.com/nfmcclure/tensorflow_cookbook [2]利用Tensorflow读取二进制CIFAR...-10数据集: http://blog.csdn.net/u013555719/article/details/79345809 [3]Tensorflow官方文档: https://www.tensorflow.org...在CIFAR-10二进制数据集上构建CNN: https://github.com/Asurada2015/TF_Cookbook/blob/master/08_Convolutional_Neural_Networks
作者： 叶 虎 编辑：赵一帆 前 言 在训练模型时，我们首先要处理的就是训练数据的加载与预处理的问题，这里称这个过程为输入流水线（input pipelines，或输入管道，[参考：https...在TensorFlow中，典型的输入流水线包含三个流程（ETL流程）： 提取（Extract）：从存储介质（如硬盘）中读取数据，可能是本地读取，也可能是远程读取（比如在分布式存储系统HDFS） 预处理（...在TensorFlow中最常见的加载训练数据的方式是通过Feeding（https://www.tensorflow.org/api_guides/python/reading_data#Feeding...这里我们通过mnist实例来讲解如何使用tf.data建立简洁而高效的输入流水线，在介绍之前，我们先介绍如何制作TFRecords文件，这是TensorFlow支持的一种标准文件格式 1 制作TFRecords...作为标准数据格式，TensorFlow当然提供了创建TFRecords文件的python接口，下面我们创建mnist数据集对应的TFRecords文件。
在利用深度学习算法搭建完成网络之后，我们要对网络进行训练，要训练网络就要有训练数据，通常我们会直接对硬盘上存放数据进行操作，来fetch到网络中。...Tensorflow读取数据的机制大致可以分为三种： 直接从硬盘上读取文件数[如下图，来自慕课学习] 上述方式：tensorflow进行模型训练的时候，可以直接从硬盘上去读取数据，并将读出的数据喂给网络...若数据读取和运算是不同步的【串行的】，那么意味着在完成了运算之后，需要进行IO来对硬盘上的数据进行读取，并将数据放入内存中，此时接着完成后续的运算，由于这个过程中存在IO操作，造成大部分资源处于等待中，...在Tensorflow中用来构建文件队列的函数主要有如下 tf.train.slice_input_producer import tensorflow as tf # 数据文件的路径 image_files...= tf.TFRecordReader() # 返回文件名和序列数据 _,serialized_example = reader.read(filename_queue) feature = {
前 言 在训练模型时，我们首先要处理的就是训练数据的加载与预处理的问题，这里称这个过程为输入流水线（input pipelines，或输入管道，[参考：https://www.tensorflow.org...在TensorFlow中，典型的输入流水线包含三个流程（ETL流程）： 提取（Extract）：从存储介质（如硬盘）中读取数据，可能是本地读取，也可能是远程读取（比如在分布式存储系统HDFS）...在TensorFlow中最常见的加载训练数据的方式是通过Feeding（https://www.tensorflow.org/api_guides/python/reading_data#Feeding...这里我们通过mnist实例来讲解如何使用tf.data建立简洁而高效的输入流水线，在介绍之前，我们先介绍如何制作TFRecords文件，这是TensorFlow支持的一种标准文件格式 1 制作TFRecords...作为标准数据格式，TensorFlow当然提供了创建TFRecords文件的python接口，下面我们创建mnist数据集对应的TFRecords文件。
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