为了收集数据，我们编写了一个流处理器，它使用VLC（多媒体播放器）从任何在线资源流播放视频，并从中捕获帧。流处理器在视频中捕获帧，而不需要等待视频加载。...创建Tensorflow记录文件 一旦边界框信息存储在一个csv文件中，下一步就是将csv文件和图像转换为一个TF记录文件，这是Tensorflow的对象检测API使用的文件格式。...我们将配置文件中的类参数更改为1，因为我们只有一个类——“圣诞老人（santa）”，并将输入路径参数更改指向我们在上一步中创建的TFrecord文件。...虽然该模型在准确地找到圣诞老人方面做得相当不错，我们也得到了错误的判断。错误的判断对于这种情况来说是指，图像中没有圣诞老人，但模型却预测图像中会有。 ?...错误的判断 结论 在使预测变得更准确和减少错误判断的数量上，还有很大的改进空间。接下来的步骤是了解更多关于配置文件中不同参数的信息，并更好地了解它们如何影响模型的训练及其预测。
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（...加载（load）：将预处理后的数据加载到加速设备中（如GPUs）来执行模型的训练。...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...2 读取TFRecords文件 上面我们创建了TFRecords文件，但是怎么去读取它们呢，当然TF提供了读取TFRecords文件的接口函数，这里首先介绍如何利用TF中操作TFRecord的python...，更多内容可以参考官方文档，另外这里要说一点就是，对于迭代器对象，当其元素取尽之后，会抛出tf.errors.OutOfRangeError错误，当然一般情况下你是知道自己的迭代器对象的元素数，那么也就可以不用通过捕获错误来实现终止条件
##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...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...我们规定了一个TFRecord中只放1000张图： bestnum = 1000 并且将一张图的4个信息打包到TFRecord中，分别是： example = tf.train.Example(...to Image## 在上面我们打包了四个TFRecord文件，下面我们把这些数据读取并显示出来，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。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
TFRecord 是一种二进制格式，用于高效编码tf.Example protos 的长序列 。TFRecord 文件很容易被 TensorFlow 通过这里和 这里tf.data描述的包 加载 。...本页介绍了 Earth Engine 如何在 或和 TFRecord 格式之间进行转换。...如果在属性中导出带有数组的表，则需要在读取时告诉 TensorFlow 数组的形状。导出到 TFRecord 文件的表将始终使用 GZIP 压缩类型进行压缩。...每个补丁和tf.train.Example 生成的 TFRecord 文件中的每个补丁之间有 1:1 的对应关系 。...如本例所示，扁平化列表可以拆分为多个单独的像素 . 或者可以像本例一样恢复导出补丁的形状。 为了帮助减少边缘效应，导出的补丁可以重叠。
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。...例如，你可以在同一个程序中多次迭代训练和验证数据。 01 Basic mechanics 这部分的指南介绍了创建不同类型的Dataset和Iterator对象的基础，以及如何从它们中获取数据。...比如你可以应用每个元素的转换，如Dataset.map()(来对每个元素调用函数)，以及多元素的转换，如Dataset.batch()。...例如，TFRecord文件格式是一种简单的记录式二进制格式，很多的TensorFlow应用将其格式用于训练数据。...如果你想要在每代结束的时候接收信号，你可以编写训练循环来捕获数据集末尾的tf.errors.OutOfRangeError。这时你可以为该代收集一些统计信息（比如验证错误）。
所以 TFRecord 可以存储几乎任何格式的信息。 但需要说明的是，更官方的文档来源于 Tensorflow的源码，这里面有详细的定义及注释说明。 为什么要用 TFRecord ?...TFRecord 也不是非用不可，但它确实是谷歌官方推荐的文件格式。 1、它特别适应于 Tensorflow ，或者说它就是为 Tensorflow 量身打造的。...2、因为 Tensorflow开发者众多，统一训练时数据的文件格式是一件很有意义的事情。也有助于降低学习成本和迁移成本。 TFRecord 怎么用？...并且将 TFRecord 中的图片数据也成功地保存到本地了。 一些疑问 Q:我的示例为什么用 Dataset 而不用大多数博文中的 QueueRunner 呢？...A:可以尝试将常见的数据集如 MNIST 和 CIFAR-10 转换成 TFRecord 格式。
前言 之前写了一篇如何在windows系统上安装Tensorflow Object Detection API？ 然后就想着把数据集换成自己的数据集进行训练得到自己的目标检测模型。...配置文件和模型 模型训练 这里放一下小詹这个项目的整体截图，方便后边文件的对号入座。...（Tip: Ctrl+R选择标注文件存放路径） 将数据集制作成tfrecord格式 这一部需要将手动标注的xml文件进行处理，得到标注信息csv文件，之后和图像数据一起制作成tfrecord格式的数据，...（这是github上生成文件的修改版） # 将CSV文件和图像数据整合为TFRecords """ name: generate_tfrecord.py Usage: # From tensorflow...下载后解压到对应文件夹中（见小詹放的第一张项目整体图） 配置文件和模型 建立label_map.pbtxt 这里需要针对自己数据集进行修改，格式如下： item{ id: 1 name
它还包含用于下载标准图像数据集的代码，将其转换为TensorFlow的TFRecord格式，并可以使用TF-Slim的数据读取和队列程序进行读取。...安装 在本节中，我们将描述安装相应必备软件包所需的步骤。 安装最新版本的TF-slim TF-Slim通过tf.contrib.slim的形式引入（TensorFlow 1.0）。...下载与转换到TFRecord格式 对于任意一个数据集，我们都需要下载原始数据和转化到TensorFlow的TFRecord格式。每个TFRecord包含TF示例协议缓冲区。...每个tf.Example proto包含ImageNet图像（JPEG编码）以及其他数据，如类别标签和边界信息等等。 我们为下载和转换ImageNet数据到TFRecord格式提供了单独的脚本。...在下表中列出了每个模型，都有对应的TensorFlow模型文件，Checkpiont，以及top1和top5精度（在imagenet测试集上）。
在 Object Detection API 的示例代码中包含了一个训练识别宠物的 Demo，包括数据集和相应的一些代码。...标注内容主要为图片的源信息，如高和宽、物体的名称及所在位置：（xmin、ymin、xmax、ymax）所标识的矩形框。 还记得需要一个物体类别的数字编号和物体类别实际名称的对应关系的文件吗？...生成 TFRecord 文件 Object Detection API 的训练框架使用 TFRecord 格式的文件作为输入。所以这里需要将图片和标注转换为 TFRecord 格式的文件。...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。...在转移学习中要用的文件是 model.ckpt.* 这三个文件。 准备配置文件 还需要一个配置文件来对训练的流程进行配置，如使用什么算法，选用什么优化器等。
这里主要介绍一种比较通用、高效的数据读取方法，就是tensorflow官方推荐的标准格式：tfrecord。...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。...这是因为tensorflow的队列已经到达了最大实际的最大迭代数，没有更多可用的样本了。这也是为何推荐代码模板需要用try..except ..finally结构来处理这种错误。...上面代码读取的是单个的image和label，而在tensorflow训练时，一般是采取batch的方式去读入数据。...代码，这段代码实现了float，int和string三种类型数据tfrecord 格式的编码和解码。
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）...加载（load）：将预处理后的数据加载到加速设备中（如GPUs）来执行模型的训练。...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...2 读取TFRecords文件 上面我们创建了TFRecords文件，但是怎么去读取它们呢，当然TF提供了读取TFRecords文件的接口函数，这里首先介绍如何利用TF中操作TFRecord的python...，更多内容可以参考官方文档，另外这里要说一点就是，对于迭代器对象，当其元素取尽之后，会抛出tf.errors.OutOfRangeError错误，当然一般情况下你是知道自己的迭代器对象的元素数，那么也就可以不用通过捕获错误来实现终止条件
因此在网络的训练过程中，不得不在tensorflow的代码中穿插python代码来实现控制。...对接性：TensorFlow中也加入了高级API （Estimator、Experiment，Dataset）帮助建立网络，和Keras等库不一样的是：这些API并不注重网络结构的搭建，而是将不同类型的操作分开...TFRecord存储： TFRecord是以字典的方式一次写一个样本，字典的keys可以不以输入和标签，而以不同的特征（如学历，年龄，职业，收入）区分，在随后的读取中再选择哪些特征形成输入，哪些形成标签...但在 TFRecord的存储中，字典中feature的value可以不是标量。如：key为学历的value就可以是：[初中，高中，大学]，3个features所形成的向量。亦可是任何维度的张量。...注：对于数据集特别巨大的情况，请参考YJango：tensorflow中读取大规模tfrecord如何充分shuffle？
TFDV是TFX平台的一部分，该技术用于每天分析和验证Google高达数PB的数据。它在早期捕获数据错误方面具有良好的表现，因此有助于TFX用户维持其机器学习管线的正常运转状况。 ?...图1：TensorFlow数据验证用于TFX中的数据分析和验证 Notebook中的TensorFlow数据验证 译注：这里的Notebook指的是Jupyter Notebook，一种基于网页的交互式计算环境...我们将在下面解释模式如何在TFDV中驱动数据验证。此外，该模式格式还用作TFX生态系统中其他组件的接口，例如， 它可以在TensorFlow Transform中自动解析数据。...如果检测到的异常是数据的自然演变(例如，分类特征中的新的有效字符串值)，开发人员可以检查此输出并采取措施来修复其数据中的错误或更新模式。...生产管线中的TensorFlow数据验证 在Notebook环境之外，可以使用相同的TFDV库来大规模分析和验证数据。TFX管线中TFDV的两个常见用例是连续到达数据和训练/服务偏斜检测的验证。
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。...在实现过程中，需要所有线程都必须能被同步终止，异常必须能被正确捕获并报告，Session终止的时候， 队列必须能被正确地关闭。...string_input_producer 提供的可配置参数来设置文件名乱序和最大的训练迭代数， QueueRunner会为每次迭代(epoch)将所有的文件名加入文件名队列中， 如果shuffle=True...计算图未开始时，实际上上述过程只是配置了队列读取的相关参数和读取方式，队列中还没有任何数据，结合上一步骤的函数定义，需要用下述方式进行调用： import tensorflow as tf def run_training...常见错误 OutofRange(): 未对队列读取抛出的异常进行处理 OP_REQUIRES failed数据处理过程中出现错误，包括维度不匹配 Dim error，文件读取问题 文件损坏，存在空行等
-2-converting-dataset-to-tfrecord-47f24be9248d 在上一篇文章使用TensorFlow一步步进行目标检测(1)中，我们选择了目标检测的预训练模型。...如果我们的数据集如PASCAL VOC数据集那样附带存储在单个.xml文件中的标签，那么我们可以使用名为create_pascal_tf_record.py的文件（可能需要稍作修改）将数据集转换为TFRecord.../rgb/train/2015-10-05-16-02-30_bag/720932.png TFRecord将整个数据集的所有标签（边界框）和图像组合到一个文件中。...使用此信息，您需要编写代码来填充所有给定的变量。请注意，除了边界框和类信息之外，还必须提供编码图像数据，这可以使用tensorflow.gifle.GFile()函数实现。...您的数据集可能会有一个单独的训练和评估数据集，请确保为每个文件创建单独的TFRecord文件。 在下一篇文章中，我将展示如何创建自己的数据集，这样我们还可以进一步提升模型的性能！
1.15环境的配置： 其中，Tensorflow，CUDA，CUDNN均选择自己需要的版本来下载。...Tensorflow的安装：https://www.bilibili.com/video/BV1UE411N7gS Tensorflow-CUDA-CUDNN版本对照表： https://www.tensorflow.org...3.CityScapesScript测试集下载需要.edu后缀的邮箱。 4.缺少的库，如：pillow, tf_slim, quaternion按照返回讯息进行下载即可。...cityscapesScripts.git // DeepLab源码 git clone https://gitee.com/chanmanseui/models.git 6.Reference里面train，eval，vis指令错误的地方和更改后的指令.../deeplab/exp/train_on_train_set/train' \ --dataset_dir='/home/administractor/data/cityscapesScripts/tfrecord
Spectrogram），使用的API为librosa.feature.melspectrogram()，输出的是numpy值，可以直接用tensorflow训练和预测。...最终会生成train.tfrecord和test.tfrecord。...我们搭建简单的卷积神经网络，通过把音频数据转换成梅尔频谱，数据的shape也相当于灰度图，所以我们可以当作图像的输入创建一个深度神经网络。然后定义优化方法和获取训练和测试数据。...，所以我们要把录制的硬盘安装每3秒裁剪一段，把裁剪后音频存放在音频名称命名的文件夹中。...最后把这些文件按照训练数据的要求创建数据列表，和生成TFRecord文件。
tf2相比于tf1来说更加的友好，支持了Eager模式，代码和keras基本相同，所以代码也很简单，下面就如何用tf2-yolov3训练自己的数据集。...5）生成tfrecord文件（train和val） 6）进行迁移训练 7）进行模型测试 1、配置相关的环境 我是在linux上跑的，linux上配环境比较简单，相关windows配环境可以看这个博客：...5）生成tfrecord文件（train和val） 这个文件的作用大概就是：这么多的图片，你让TensorFlow挨个去读取的话，很占内存，很费时间，原来很占内存，现在只用占一点点，终究一个还是节省内存...然后我百度了一下，发现是这样一个原因： 错误的意思是：Unicode的解码（Decode）出现错误了，以gbk编码的方式去解码（该字符串变成Unicode），但是此处通过gbk的方式，却无法解码（can...准确度还不是很高…正在改进中…
在TFrecord中的数据都需要进行一个转化的过程，这个转化分成三种： int64 float Bytes 一般来讲我们的图片读进来以后是两种形式： tf.image.decode_jpeg 解码图片读取成...(width,height,channels)的矩阵，这个读取的方式和cv2.imread以及ndimage.imread一样。...在TensorFlow中，example是按照行读的，这个需要时刻记住，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。...所以 TFRecord 可以存储几乎任何格式的信息。 值得注意的是，更具官方说明的文档来源于 Tensorflow的源码，里面有更加详细的定义及注释说明。...也有助于降低学习成本和迁移成本。
文章目录 tfrecord tfrecord的使用流程 写入tfrecord文件 读取tfrecord文件 tfrecord中的数据格式 tfrecord中对于变长数据和定长数据的处理 tfrecord...这次只记录我在实验中遇到的情况和略懂的几点，多余的我没有怎么看【笑哭】，一个是因为懒，一个是因为官网介绍页太少了8，有点心塞~~ 开门见山，关于Tensorflow读取数据，官网给出了三种方法，分别是...2.从文件读取数据： 在TensorFlow图的起始， 让一个输入管线从文件中读取数据。 3.预加载数据： 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况)。...截止到目前为止，由于我使用tensorflow的时间不长，次数不多，所以只是尝试过第一种和第三种方法。...所以想省事的童鞋第二种情况就比较适合你们啦。 对于第二种情况（一次往tfrecord文件中存储一个batch样本数据），步骤也是和上面一样。
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