》的文章，通过实例详细介绍了如何使用 TensorFlow 中的高级 API（Estimator、Experiment 和 Dataset）训练模型。...值得一提的是 Experiment 和 Dataset 可以独立使用。这些高级 API 已被最新发布的 TensorFlow1.3 版收录。...在本文中，我们将通过一个例子来学习如何使用一些高级构造，其中包括 Estimator、Experiment 和 Dataset。阅读本文需要预先了解有关 TensorFlow 的基本知识。 ?...Experiment Experiment（实验）类是定义如何训练模型，并将其与 Estimator 进行集成的方式。...本示例中，我们使用的 MNIST 数据最初表示为 Numpy 数组。我们创建一个占位符张量来获取数据，再使用占位符来避免数据被复制。
翻译 | AI科技大本营 参与 | zzq 审校 | reason_W 本文已更新至TensorFlow1.5版本 我们知道，在TensorFlow中可以使用feed-dict的方式输入数据信息，但是这种方法的速度是最慢的...幸运的是，TensorFlow提供了一种内置的API——Dataset，使得我们可以很容易地就利用输入管道的方式输入数据。在这篇教程中，我们将介绍如何创建和使用输入管道以及如何高效地向模型输入数据。...Dataset中的数据，使用这种方式是很有用的。...当一个数组中元素长度不相同时，使用这种方式处理是很有效的。...你还可以设置seed参数 ▌Map 你可以使用map()方法对数据集的每个成员应用自定义的函数。在下面的例子中，我们将每个元素乘以2。
在Eager模式中，创建Iterator的方式有所不同。是通过tfe.Iterator(dataset)的形式直接创建Iterator并迭代。...在实际使用中，我们可能还希望Dataset中的每个元素具有更复杂的形式，如每个元素是一个Python中的元组，或是Python中的词典。...在Eager模式下，Dataset建立Iterator的方式有所不同，此时通过读出的数据就是含有值的Tensor，方便调试。...作为兼容两种模式的Dataset API，在今后应该会成为TensorFlow读取数据的主流方式。.../datasets Module: tf.data API文档地址： https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/data 如何联合使用Dataset和Estimator
此前，在TensorFlow中读取数据一般有两种方法： 使用placeholder读内存中的数据 使用queue读硬盘中的数据（关于这种方式，可以参考我之前的一篇文章：十图详解TensorFlow数据读取机制...在Eager模式中，创建Iterator的方式有所不同。是通过tfe.Iterator(dataset)的形式直接创建Iterator并迭代。...在实际使用中，我们可能还希望Dataset中的每个元素具有更复杂的形式，如每个元素是一个Python中的元组，或是Python中的词典。...在Eager模式下，Dataset建立Iterator的方式有所不同，此时通过读出的数据就是含有值的Tensor，方便调试。...作为兼容两种模式的Dataset API，在今后应该会成为TensorFlow读取数据的主流方式。
此前，在TensorFlow中读取数据一般有两种方法： 使用placeholder读内存中的数据 使用queue读硬盘中的数据（关于这种方式，可以参考我之前的一篇文章：十图详解tensorflow数据读取机制...在Eager模式中，创建Iterator的方式有所不同。是通过tfe.Iterator(dataset)的形式直接创建Iterator并迭代。...在实际使用中，我们可能还希望Dataset中的每个元素具有更复杂的形式，如每个元素是一个Python中的元组，或是Python中的词典。...在Eager模式下，Dataset建立Iterator的方式有所不同，此时通过读出的数据就是含有值的Tensor，方便调试。...作为兼容两种模式的Dataset API，在今后应该会成为TensorFlow读取数据的主流方式。
此前，在TensorFlow中读取数据一般有两种方法： 使用placeholder读内存中的数据 使用queue读硬盘中的数据（关于这种方式，可以参考我之前的一篇文章：十图详解tensorflow数据读取机制...此外，如果想要用到TensorFlow新出的Eager模式，就必须要使用Dataset API来读取数据。...在实际使用中，我们可能还希望Dataset中的每个元素具有更复杂的形式，如每个元素是一个Python中的元组，或是Python中的词典。...作为兼容两种模式的Dataset API，在今后应该会成为TensorFlow读取数据的主流方式。.../RlBVduF）： API文档 Introduction to TensorFlow Datasets and Estimators（http://t.cn/RlBMpN0）：如何联合使用Dataset
使用SavedModel API SavedModel是在 TensorFlow 生态系统中存储对象的默认方式。 由于这种标准化的性质，它可以用于在不同的 TensorFlow 实现之间交换模型。...是tf.data API 集的主要类，代表一系列元素，其中每个元素包含一个或多个张量对象。...总结 本章以简单而富于启发性的方式展示了使用 TF 2.0 API 设计和构建输入数据管道的总体方法。 它提供了数据管道的不同组件的构建块，并提供了构建管道所需的 API 的详细信息。...它描述了如何集成输入数据管道，创建基于tf.keras的模型，以分布式方式进行训练以及运行验证以微调模型的超参数。 它还涉及有关如何导出和保存 TensorFlow 模型以进行部署和推理的各种概念。...TF 2.0 tf.keras API 构建训练管道，以及如何使用分布策略在 GPU 上以分布方式在 GPU 上使用各种可用的损失函数，优化器和超参数查看构建，编译和拟合模型。
上一篇通过转载｜使用PaddleFluid和TensorFlow训练RNN语言模型大家了解了： 在 PaddleFluid 和 TensorFlow 平台下如何组织序列输入数据； 如何使用循环神经网络单元...使用 TensorFlow r1.4 之后 release 的 Dataset API 读取数据； 2....TensorFlow：使用Dataset API 在之前的篇章中我们都使用 TensorFlow 的 placeholder 接入训练数据，这一篇我们使用一种新的方式 TensorFlow 在 r1.3...参考 Google 官方给出的 Dataset API 中的类图 [3]，使用 TensorFlow 的 Dataset API，首先引入两个抽象概念： 1. tf.data.Dataset 表示一系列元素...定义 Dataset 目前 Dataset API 还提供了三种预定义好的定义 Dataset 的方式。这一篇中我们主要面向文本数据的处理，使用其中的 TextLineDataset 接口。
我们现在已经定义模型，接下来看一看如何使用数据集和估算器训练模型和进行预测。 数据集介绍 数据集是一种为 TensorFlow 模型创建输入管道的新方式。...例如，如果我们指定 1，那么每个记录都将读取一次。如果我们不指定，迭代将永远持续下去。 下面是我们使用 Dataset API 实现此函数的方式。...map：调用 decode_csv 函数，并将数据集中的每个元素作为一个参数（由于我们使用的是 TextLineDataset，每个元素都将是一行 CSV 文本）。...map 函数将使用字典更新数据集中的每个元素（行）。 以上是数据集的简单介绍！...使用这个笔记，您可以学习如何运行具有不同类型特征（输入）的更丰富示例。正如您从我们的模型中发现的一样，我们仅仅使用了数值特征。 对于数据集，请参阅程序员指南和参考文档中的新章节。
TensorFlow 的名字来源于张量。 张量是向量和矩阵到更高维度的一般化。 张量的等级是唯一指定该张量的每个元素所用的索引数。...我们建议键入代码，而不要使用复制和粘贴。...因此，这种定义模型的方法产生的结果与第一个结果几乎相同，这是可以预期的，因为它是相同的体系结构，尽管表达方式略有不同，但具有相同的optimizer和loss函数。 现在让我们看一下函数式 API。...总结 在本章中，我们使用通用注释和见解探索了 Keras API，然后以四种不同的方式表示相同的基本体系结构，以训练mnist数据集。...tf.data.Dataset对象由一系列元素组成，其中每个元素包含一个或多个张量对象。 tf.data.Iterator是一种用于遍历数据集以便可以访问其中的连续单个元素的方法。
（入群方式在文末） 第六篇的教程主要内容：TensorFlow 数据导入 (tf.data API 使用介绍)。...Dataset API 的性能更高。 Dataset API 更简洁，更易于使用。 将来 TensorFlow 团队将会将开发中心放在Dataset API而不是旧的API上。...创建一个单元素的dataset；从一个tensor tuple创建一个包含多个元素的dataset；读取一个文件名列表，将每个文件中的每一行作为一个元素，构成一个dataset；读取硬盘中的格式文件，构造...Apply transformation 第二种方法就是通过转化已有的dataset来得到新的dataset，TensorFLow支持很多中变换，在这里介绍常见的几种： 以上三种方式分别表示了：使用map...对dataset中的每个元素进行处理，这里的例子是对图片数据进行解码；将dataset重复一定数目的次数用于多个epoch的训练；将原来的dataset中的元素按照某个数量叠在一起，生成mini batch
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...文件 TFRecords文件是TensorFlow中的标准数据格式，它是基于protobuf的二进制文件，每个TFRecord文件的基本元素是tf.train.Example，其对应的是数据集中的一个样本数据...，这不是TFRecords文件的正确使用方式。...第一个抽象是使用tf.data.Dataset来表示一个数据集合，集合里面的每个元素包含一个或者多个Tensor，一般就是对应一个训练样本。
尽管本指南大部分时间在讨论训练，但该 API 也可用于在不同平台上分布评估和预测。...在本指南中，我们将介绍各种类型的策略，以及如何在不同情况下使用它们。 2. 策略类型 Tf.distribute.Strategy 打算涵盖不同轴上的许多用例。...计算则会被复制到所有工作进程的所有 GPU 中（注：该 V1 版本策略仅适用于 Estimator API)。...TensorFlow 2 参数服务器使用异步方式来更新，即，会在各工作节点上独立进行变量的读取和更新，无需采取任何同步操作。...目前为止，我们已经讨论了可用的不同策略以及如何将其实例化。在接下来的几个部分中，我们将讨论使用它们分布训练的不同方法。我们将在本指南中展示简短的代码段，并附上可以从头到尾运行的完整教程的链接。 3.
Dataset的API为TensorFlow中引入了两个新的抽象概念： 1、tf.data.Dataset表示一个元素的序列，在这个序列中每个元素包含一个或多个Tensor对象。...根据你的使用情况，你可以选择不同类型的迭代器，下面概述了可选的迭代器。 02 Dataset structure 一个数据集包含的每个元素都有同样的结构。...这些管道一般使用不同的Dataset对象，但这些对象有相同的结构（比如每个元素有相同的类型和兼容的形状）。...这节包含了如何使用Dataset.map()的常用例子。...11 Trainin workflows processing multiple epochs Dataset的API主要提供两种方式来处理同样的数据多代使用的情况。
我们现在已经定义模型，接下来看一看如何使用数据集和估算器训练模型和进行预测。 数据集介绍 数据集是一种为 TensorFlow 模型创建输入管道的新方式。...从技术角度而言，我们在这里说的“列表”实际上是指 1-d TensorFlow 张量。 为了方便重复使用 input_fn，我们将向其中添加一些参数。这样，我们就可以使用不同设置构建输入函数。...例如，如果我们指定 1，那么每个记录都将读取一次。如果我们不指定，迭代将永远持续下去。 下面是我们使用 Dataset API 实现此函数的方式。...map：调用 decode_csv 函数，并将数据集中的每个元素作为一个参数（由于我们使用的是 TextLineDataset，每个元素都将是一行 CSV 文本）。...map 函数将使用字典更新数据集中的每个元素（行）。 以上是数据集的简单介绍！
的内置API——Dataset，接下来就如何使用该API向模型中导入数据进行介绍。...是将信息输入给TensorFlow的最慢的方式，因此，要提高速度必须避免这种方式。...幸运的是，TensorFlow有一个内置的API——Dataset，它更容易完成这项任务，因此，使用内置的输入管道（Pipeline），不要使用‘feed-dict’。...在本教程中，我们将学习如何使用它创建输入管道，以及如何有效地将数据输入到模型中。 本文将解释Dataset的基本机制，涵盖最常见的用例。...API为我们提供了一种快速而强大的方法来创建优化的输入管道，以训练，评估和测试我们的模型。
本文以TensorFlow 1.5为标准函数库。根据以往经验，在TensorFlow中，feed-dict函数可能是最慢的一种数据载入方法，尽量少用。...我们也可以使用生成器generator来初始化Dataset，在处理长度不同的元素（如序列）时，这种方法很有用： sequence = np.array([[1],[2,3],[3,4]]) def...Map操作 你还可以使用map方法将自定义函数应用到数据集的每个元素中。...API给我们提供了一种快速且稳定的方法来创建最佳的输入流水线，以更好地训练、评估和测试网络模型。.../www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/data/Dataset
Tensorflow编程 Tensorflow提供了很多的API，但建议从从以下高级TensorFlow概念开始学习： 在开发环境中开启eager模式 使用Datasets API导入数据 使用TensorFlow...TensorFlow的Dataset API能够处理给模型提供数据的很多常见场景。...tf.data.Dataset将输入流程表示为元素集合和一系列对这些元素起作用的转换。转换的方法被链接在一起或者按顺序调用--只要确保对返回的Dataset对象保留引用即可。...使用Keras创建模型 TensorFlow的tf.keras API时创建模型和图层的首选方式。Keras会处理将所有内容连接在一起的复杂性，这让构建模型并进行实验变得很容易。...在该周期内，对训练数据集中的每个样本进行迭代，以获取其特征(x)和标签(y)。 使用样本中特征进行预测，并于标签进行比较。测量预测的不准确性并使用它来计算模型的损失和梯度。
经常使用神经网络框架的人都会知道，feed-dict 是向 TensorFlow 传递信息最慢的方式，应该尽量避免使用。...向模型提供数据的正确方式是使用输入管道，这样才能保证 GPU 在工作时永远无需等待新的数据。 幸运的是，TensorFlow 拥有一个名为 Dataset 的内建 API，它可以让我们的工作更加简单。...我们还可以从生成器中初始化 Dataset，这种方式在拥有不同长度的元素的数组时有意义（例如一个序列）。...使用数据 在前述例子中，我们利用会话输出 Dataset 中下一个元素的值。...下列示例中，我们把每个元素乘 2： # MAP x = np.array([[1],[2],[3],[4]]) # make a dataset from a numpy array dataset =
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