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沙龙
1
回答
如何将
tensorflow
数据
集
检索
到
numpy
数组
中
tensorflow
我使用的是
tensorflow
2.0.0。我想通过提取
数据
内容并将其转换为
numpy
数组
来检查
数据
的内容(也许还有其他更好的方法)。
浏览 6
提问于2020-01-16
得票数 1
1
回答
从
numpy
和scipy.sparse为
tensorflow
准备
数据
输入
python
、
numpy
、
tensorflow
、
scipy
、
tensorflow-datasets
如何准备
数据
以输入
到
tensorflow
模型(例如keras序列模型)?我知道如何使用
numpy
和y_train,x_test和y_test (最终是熊猫,sklearn风格)来准备train/test
数据
来训练和测试
数据
以训练神经模型,x/y代表一个2D稀疏矩阵和一个一维
numpy
数组
,它们表示与x
数据
中
的raws数相同的整数标签。
数组
转换为 import
numpy<
浏览 25
提问于2022-04-21
得票数 1
回答已采纳
1
回答
将二维
numpy
数组
转换为
Tensorflow
数据
集
python
、
numpy
、
tensorflow
、
tensorflow-datasets
我有一个
numpy
数组
的形状(n,12)表示我的
数据
的输入
数据
点,浮点形式,和一个
numpy
数组
的形状(n,)包含标签的
数据
点(整数)。但是,我想不出
如何将
它转换为
tensorflow
数据
集
--指南方法会抛出一个错误: 违规的代码行是dataset= tf.data.Dataset.from_tensor_slices((features
浏览 0
提问于2018-02-11
得票数 4
回答已采纳
2
回答
如何从运行时生成的图像创建
tensorflow
数据
集
?
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
因此,我开始了一个基于
tensorflow
的小项目,无法理解如何准备从内存输入生成的
数据
集
。我有一个随机的来源,产生图像。而不是把它传递给python脚本。以png格式作为字节
数组
创建的图像。我收集图像
到
数组
,并希望从其中准备
数据
集
,并在此
数据
集
基础上对模型进行培训。model.fit(image_train_ds, np.array(global_feeded_labels), epochs=10) 据我所知,<e
浏览 2
提问于2022-06-30
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何将
numpy
数组
的列表输入
到
TensorFlow
模型
中
?
python
、
tensorflow
、
large-data
、
tensorflow-datasets
我有一个很大的
numpy
数组
列表,我想将这些
数组
输入
到
TensorFlow
模型
中
。由于内存内存问题,我无法将列表连接到一个列表
中
。下面,我用下面的代码重新创建了
数据
集
:number_of_patients = 20 for i in range(number_of_patients):np.random.rand(sample_size, sequence_length, feature_
浏览 4
提问于2022-04-04
得票数 0
1
回答
我需要在
tensorflow
和
numpy
之间切换吗?
tensorflow
、
machine-learning
、
deep-learning
数据
集
是
numpy
集
。一些教程说:因为需要GPU的优势,我们应该将
numpy
数组
改为
tensorflow
张量。然后使用
tensorflow
模型。但经过训练后,一些代码使用
numpy
函数进行测试和交互。但
tensorflow
官方教程
中
的代码仍然使用相同的
tensorflow
模型和tf.dataset进行测试。我想知道:当测试或实时应用时,我应该使用
numpy
还是<e
浏览 0
提问于2019-11-13
得票数 0
1
回答
全卷积网络-训练
数据
中
不同大小的图像
python
、
keras
、
deep-learning
、
computer-vision
、
conv-neural-network
我试图用Keras库,
Tensorflow
后端建立一个完全卷积的神经网络。不超过5个图像具有相同的维度,因此将它们分组似乎没有帮助。我不希望调整大小和丢失
数据
,因为我已
浏览 3
提问于2017-07-21
得票数 15
1
回答
如何将
Tensorflow
数据
集
转换为
Numpy
数组
?
python
、
arrays
、
numpy
、
tensorflow
我对
Tensorflow
数据
集
很感兴趣,但我想使用
numpy
来操作它。是否可以将此PrefetchDataset转换为
数组
?import
tensorflow
_datasets as tfds dataset = tfds.load('mnist')
浏览 42
提问于2020-06-19
得票数 1
1
回答
如何使用
Tensorflow
的Dataset API在Keras中进行预测
tensorflow
、
keras
我试图使用
Tensorflow
的Dataset API在Keras
中
构建模型。我成功地训练了克拉斯的模特。而是对测试
数据
进行预测。它需要在
numpy
数组
中
。 print(pred) 它成功地进行了预测,但我在想,是否有任何方法可以将张量插入
到
预测函数
中
而不是首先将其转换为
浏览 2
提问于2018-12-23
得票数 2
1
回答
从.tfrecord
到
tf.data.Dataset再到tf.keras.model.fit
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
我正在尝试使用
Tensorflow
(v2.0)的dataset API来将大量
数据
传递给tf.keras.model。我从几个.tfrecord文件创建了
数据
集
,因此我受到约束,即每个张量对应于一个tf.train.Example (包装器)对象。
数据
集
与
tensorflow
文档中看到的格式完全匹配(例如,请参阅https://www.
tensorflow
.org/tutorials/load_data
浏览 34
提问于2020-01-14
得票数 1
回答已采纳
1
回答
将包含输入和标签的
Tensorflow
数据
集
转换为两个
NumPy
数组
python
、
arrays
、
numpy
、
tensorflow2.0
、
tensorflow-datasets
我需要将这个
Tensorflow
数据
集
转换成两个
NumPy
数组
,X_test包含输入,y_test包含标签,按的方式排序。我怀疑
数据
集
是在我浏览过一次之后被洗牌的。然而,这也意味着,在我上面的片段
中
,X_test和y_test也不会以相同的方式排序。我怎么才能解决呢?tfds.as_
numpy
可用于将
Tensorflow
数据
集
转换为可迭代的
NumPy
数组
浏览 15
提问于2022-07-13
得票数 0
2
回答
在Keras中使用大于2GB的
数据
集
python
、
tensorflow
、
keras
TensorFlow
在单个张量上有2GB的长期限制.这意味着你不能在一次超过2GB的
数据
上训练你的模型。见;my_graph = tf.Graph() sess = tf.Session(graph=my_graph)现在推荐的方法是使用Keras (关于
tensorflow
.org的所有教程都使用它)。
浏览 3
提问于2018-12-26
得票数 1
1
回答
ValueError:无法为形状为'z‘的张量'y’提供形状'x‘的值
python
、
numpy
、
tensorflow
、
neural-network
、
reshape
一个完全的菜鸟在这里,试图运行代码。问题是我的形状的尺寸不重合。有人知道哪些变量的维度应该改变吗?np.expand_dims(x, axis=1)def main(): sess = tf.Session() y = tf.placeholder(tf.float32, shape=[N
浏览 1
提问于2019-05-03
得票数 0
1
回答
实验
Tensorflow
数据
集
的形状问题
numpy
、
tensorflow
、
dataset
、
reshape
我正在尝试将
numpy
数组
存储在
Tensorflow
数据
集中。当使用
numpy
数组
作为训练和测试
数据
时,模型是正确的,但当我将
numpy
数组
存储在单个
Tensorflow
数据
集中时,则不是这样。问题在于
数据
集
的维度。尽管乍一看形状似乎还可以,但还是有些不对劲。 在尝试了多个东西来重塑我的
Tensorflow
数据
集</em
浏览 4
提问于2021-02-15
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何将
NumPy
特性和标签
数组
转换为可用于model.fit()的
TensorFlow
数据
集
?
python
、
numpy
、
tensorflow
数组
转换为
TensorFlow
Dataset,如下所示: dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((features, labels)) 我定义并编译了一个模型特性和标签
数组
,那么一切都很好。============] - 0s 0s/sample - loss: 1.2484 - accuracy: 0.2000 如果我理解正确,我需要创建将返回元组(features, labels)的
TensorFlow
数据
集
。那么<em
浏览 14
提问于2020-05-01
得票数 3
回答已采纳
1
回答
当使用镜像策略时,
Tensorflow
无法应用共享策略文件
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
sharding
在
tensorflow
2.8.0
中
,使用镜像策略:with strategy.scope():产生以下警告: W
tensorflow
/core/grappler/optimizers/data/auto_shard.cc:776] AUTO sharding policy will apply
浏览 42
提问于2022-06-24
得票数 0
1
回答
类型错误:无法使用的类型'list‘或'
numpy
.ndarrary’
python
、
python-3.x
、
list
、
numpy
、
tensorflow
我有一个
tensorflow
占位符,定义为:在代码
中
,我想给它喂食。我将使用shape = (nn, mm)获得一个
numpy
数组
“特性”,并编写:但是,我得到了错误:因为我已经可以用lenght = nn将列表提供给带有shape =
浏览 1
提问于2018-02-23
得票数 0
回答已采纳
1
回答
将时间步长添加到
数据
集中的视频帧?
python
、
numpy
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
我目前正在开发一个ConvLSTM编解码器网络,并且我一直在尝试为它准备一个
数据
集
。根据
Tensorflow
的文档,ConvLSTM2D层的推荐输入
数据
格式为:原始
数据
集
是一系列图像帧,我可以按以下格式准备
数据
集
:如何向
数据
集中添加timestep信息?帧本身是有序的,但我不知道
如何将
浏览 3
提问于2018-01-10
得票数 1
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1
回答
使用or记录或
numpy
的tf.keras
中
的
数据
管道
tensorflow
、
tensorflow-datasets
、
tf.keras
、
tensorflow2.0
我想用比我的ram更大的
数据
在
Tensorflow
2.0的tf.keras
中
训练一个模型,但教程只显示了预定义
数据
集
的示例。我遵循了以下教程:这是一个将
数组
转换为
tensorflow
数据
集
的示例。我想要的是让它适用于多个
numpy
数组
文件或多个tfrecords文件。
浏览 0
提问于2019-04-02
得票数 0
1
回答
Tensorflow
消费大
数据
python
、
tensorflow
、
deep-learning
、
bigdata
假设我有一个巨大的对象列表,例如,每个对象都可以是一个
numpy
数组
列表。我希望能够随机地混洗
数据
并形成批处理。使用标准的python(
numpy
)过程来混洗
数据
集
和表单批处理,然后使用tf.data.Dataset.from_generator()之类的东西,可能值得吗?由于tf.GraphDef协议缓冲区的大小限制(根据
Tensorflow
文档),将完整<
浏览 2
提问于2018-10-24
得票数 1
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