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tensorflow读取数据-tfrecord格式

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...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。...tfrecord文件包含了tf.train.Example 协议缓冲区(protocol buffer，协议缓冲区包含了特征 Features)。...你可以写一段代码获取你的数据， 将数据填入到Example协议缓冲区(protocol buffer)，将协议缓冲区序列化为一个字符串， 并且通过tf.python_io.TFRecordWriter...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。

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    【TensorFlow】TFRecord文件使用详解

    TFRecords文件包含了tf.train.Example 协议内存块(protocol buffer)(协议内存块包含了字段 Features)。...我们可以写一段代码获取你的数据， 将数据填入到Example协议内存块(protocol buffer)，再将协议内存块序列化为一个字符串， 并且通过tf.python_io.TFRecordWriter...Example协议内存块理解 在TensorFlow官方github文档里面，有个example.proto的文件，这个文件详细说明了TensorFlow里面的example协议，这里我将简要叙述一下。...tensorflow的example包含的是基于key-value对的存储方法，其中key是一个字符串，其映射到的是feature信息，feature包含三种类型： BytesList：字符串列表 FloatList...tf.train.Example协议内存块定义如下图： 基本上，一个Example包含一个features，features里面包含一些feature，每个feature都是由键值对组成的，其key是一个字符串

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    TensorFlow TFRecord数据集的生成与显示

    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...TFRecords文件包含了tf.train.Example 协议内存块(protocol buffer)(协议内存块包含了字段 Features)。...我们可以写一段代码获取你的数据， 将数据填入到Example协议内存块(protocol buffer)，将协议内存块序列化为一个字符串， 并且通过tf.python_io.TFRecordWriter...将单个TFRecord类型数据集显示为图片 上面提到了，TFRecord类型是一个包含了图片数据和标签的合集，那么当我们生成了一个TFRecord文件后如何查看图片数据和标签是否匹配？...，如果没有或者打开的文件已经读完，这个函数会从输入队列中出队一个文件并从这个文件中读取数据。

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    利用TFRecords存储于读取带标签的图片

    TFRecords其实是一种二进制文件，虽然它不如其他格式好理解，但是它能更好的利用内存，更方便复制和移动，并且不需要单独的标签文件 TFRecords文件包含了tf.train.Example 协议内存块...我们可以写一段代码获取你的数据， 将数据填入到Example协议内存块(protocol buffer)，将协议内存块序列化为一个字符串， 并且通过tf.python_io.TFRecordWriter...我们使用tf.train.Example来定义我们要填入的数据格式，然后使用tf.python_io.TFRecordWriter来写入。...Fields: shape: Shape of input data.输入数据的形状 dtype: Data type of input.输入数据类型 default_value...它必须与dtype和指定的形状兼容。 """ # 但是在实际使用的过程中这里的features的是根据原先的保存时的名字对应的,而数据类型可以自行选取.

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    Tensorflow数据读取之tfrecord

    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)。...tfrecord的使用流程 写入tfrecord文件 TFRecords文件包含了tf.train.Example 协议内存块(protocol buffer)(协议内存块包含了字段 Features...我们可以写一段代码获取你的数据， 将数据填入到Example协议内存块(protocol buffer)，将协议内存块序列化为一个字符串， 并且通过tf.python_io.TFRecordWriter...注：输入必须是 list(向量)，向量的嵌套是不合法的，比如输入=[[1,2],[2,3]] 这里必须要提一下，tfrecord文件中能存储任何类型的数据，不管是标量，向量，还是矩阵，tensor...但是在存之前要先将矩阵和tensor通过tostring函数转成字符串形式，然后再存成striing类型的数据。对，就是这样，万物皆可存，万物皆可字符串化。

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    目标检测笔记二：Object Detection API 小白实践指南

    本文使用公开数据去运行Tensorflow 新推出的 Object Detection API 带大家实验 Faster RCNN 的 training。...自建的tensorflow有趣小项目开源网址：https://github.com/luyishisi/tensorflow，持续更新小项目欢迎star 附各种依赖公开数据和模型的下载链接: https...Tensorflow对象检测API必须使用TFRecord的档案格式，我用的是2007年的数据集，如果你手边有2012年的--year要改成2012.  ...详细内容可参考标准TensorFlow格式，Pascal VOC数据集，我存放一份在百度云的链接。。...将每张图片注释参数（图片的宽度与高度，对象边界框，类名称，…等）跟标签映射（类ID跟类名称的对应关系）读出来并塞进tf.train.Example协议缓冲区 将tf.train.Example协议缓冲区序列化为字符串

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    生成pdf有的内容显示不出来_为什么ug程序生成导轨不显示

    ##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...TFRecords文件包含了tf.train.Example 协议内存块(protocol buffer)(协议内存块包含了字段 Features)。...我们可以写一段代码获取你的数据， 将数据填入到Example协议内存块(protocol buffer)，将协议内存块序列化为一个字符串， 并且通过tf.python_io.TFRecordWriter...##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

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    深度学习_1_Tensorflow_2_数据_文件读取

    tensorflow 数据读取 队列和线程 文件读取, 图片处理 问题:大文件读取,读取速度, 在tensorflow中真正的多线程 子线程读取数据 向队列放数据(如每次100个),主线程学习...参数决定了张量的类型,并设置一个值,在字符串中缺少使用默认值 tf.decode_raw(bytes,out_type=None,little_endian=None,name=None) 将字节转换为一个数字向量...内置文件格式,二进制文件, 更好的利用内存,速度快,更好的赋值和移动 ​ 为了将二进制数据和标签 存储在同一个文件中 ​ 文件格式*.tfrecords ​ 写入文件内容:Example协议块 ----...:tf.train.Features类型的特征实例 ​ return:example协议块 tf.train.Features(feature=None) ​ 构建每个样本的信息键值对 ​ feature...​ tf.FixedLengthFeature(shape.dtype) ​ shape:输入数据的形状,一般不指定,为空列表 ​ dtype:输入数据的类型,与存储金文件的类型一致,只能为

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    tf.summary

    或者，您可以传递一个tf.compat.v1.Summary协议缓冲区，该缓冲区由您自己的数据填充。后者通常用于在事件文件中报告评估结果。参数：summary:摘要协议缓冲区，可选地序列化为字符串。...family: 可选的;如果提供，用作摘要标记名称的前缀，它控制用于在Tensorboard上显示的选项卡名称。返回值：字符串类型的标量张量。序列化的摘要协议缓冲区。...family: 可选的;如果提供，用作摘要标记名称的前缀，它控制用于在Tensorboard上显示的选项卡名称。返回值：字符串类型的标量张量。序列化的摘要协议缓冲区。...scope: 使用re.match筛选摘要操作的可选作用域。返回值：如果没有收集摘要，则返回None。否则返回字符串类型的标量张量，其中包含合并后的序列化摘要协议缓冲区。...display_name: 在TensorBoard中用于命名该数据的字符串。如果没有设置此值，则使用节点名。返回值：字符串类型的标量张量。序列化的摘要协议缓冲区。

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    小白学PyTorch | 17 TFrec文件的创建与读取

    字符串，float类型等都可以转换成二进制的方法，所以什么数据类型基本上都可以存储到rfrec文件内，从而简化读取数据的过程。...2 tfrec文件的内部结构 tfrec文件时tensorflow的数据集存储格式，tensorflow可以高效的读取和处理这些数据集，因此我见过有的数据集因为是tfrec文件，所以用TF读取数据集，...之前提到了tfrec文件里面是有多个样本的，所以tfrec可以为是多个tf.train.Example文件组成的序列（每一个example是一个样本），然后每一个tf.train.Example又是由若干个...这个Features可以理解为这个样本的一些信息，如果是图片样本，那么肯定有一个Features是图片像素值数据，一个Features是图片的标签值；如果是预测任务，那么这个Feature可能就是一些字符串类型的特征...是一个字符串类型，这个string类型的需要转换成byte字节类型的才能进行存储，所以这里使用str.encode来把字符串转换成字节； 然后这个features再经过Example的封装，再然后把这个

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    标准TensorFlow格式 TFRecords

    TFRecords可以允许你讲任意的数据转换为TensorFlow所支持的格式， 这种方法可以使TensorFlow的数据集更容易与网络应用架构相匹配。...这种建议的方法就是使用TFRecords文件，TFRecords文件包含了[tf.train.Example 协议内存块(protocol buffer)](协议内存块包含了字段[Features]。...你可以写一段代码获取你的数据， 将数据填入到Example协议内存块(protocol buffer)，将协议内存块序列化为一个字符串， 并且通过[tf.python_io.TFRecordWriter...TFRecords文件格式在图像识别中有很好的使用,其可以将二进制数据和标签数据(训练的类别标签)数据存储在同一个文件中,它可以在模型进行训练之前通过预处理步骤将图像转换为TFRecords格式,此格式最大的优点实践每幅输入图像和与之关联的标签放在同一个文件中...将字符记录写到文件中,注意传入的参数是string类型的字符串.

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    Tensorflow使用TFRecords和tf.Example

    如果数据是通过网络传输的，这一点尤其正确。这对于缓存任何数据预处理也很有用。TFRecord格式是一种用于存储二进制记录序列的简单格式。协议缓冲区是一个跨平台、跨语言的库，用于高效地序列化结构化数据。...协议消息由.proto文件定义，这通常是理解消息类型的最简单方法。特遣部队。示例消息(或protobuf)是一种灵活的消息类型，它表示{“string”:value}映射。...处理非标量特性的最简单方法是使用tf。serialize_张量将张量转换成二进制字符串。字符串是tensorflow中的标量。使用tf.parse_tensor 将二进制字符串转换回张量。...下面是这些函数如何工作的一些例子。注意不同的输入类型和标准化的输出类型。...这样做的目的是显示如何端到端输入数据(在本例中是图像)并将数据写入TFRecord文件，然后读取文件并显示图像。例如，如果希望在同一个输入数据集上使用多个模型，这将非常有用。

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    编写基于TensorFlow的应用之构建数据pipeline

    针对与原始数据的格式，首先采用不同的转换方式在运行过程中生成Tensor格式的数据，然后将其送到TensorFlow Graph中运行，根据设定的目标函数，不断的在训练数据上迭代并周期性地保存checkpoint...TensorFlow框架下训练输入pipeline是一个标准的ETL过程： 1、提取数据(Extract): 从存储空间内部读取原始数据 2、数据转换(Transform): 使用CPU解析原始数据并执行一些预处理的操作...采用这种方式的优势在于： 1、采用二进制格式存储，减少存储空间，提高读取效率 2、针对TensorFlow框架进行优化，支持合并多个数据源，并且支持TensorFlow内置的其他数据预处理方式 3、支持序列化数据的存储...文件并构建数据pipeline 从图4中，可以看到加载一个TFRrecord文件需要执行的步骤，其过程中使用了TensorFlow dataset类提供的函数： 1、shuffle:打乱输入数据的顺序...2、repeat: 重复数据集内容若干次 3、map: 对数据集中的每个数据使用map函数中传入的方法进行变换，这个过程中可以包含解析tf.train.Example内容，数据归一化以及data augmentation

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    实例介绍TensorFlow的输入流水线

    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（...输入流水线对于加速模型训练还是很重要的，如果你的CPU处理数据能力跟不上GPU的处理速度，此时CPU预处理数据就成为了训练模型的瓶颈环节。除此之外，上述输入流水线本身也有很多优化的地方。...幸运的是，最新的TensorFlow版本提供了tf.data这一套APIs来帮助我们快速实现高效又灵活的输入流水线。...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

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    【他山之石】Tensorflow之TFRecord的原理和使用心得

    而且不需要单独的标签文件了，其本质是一行行字节字符串构成的样本数据。...它实质上是由protobuf定义的一种数据协议，其中tensorflow提供了两种Example表示形式 Example和SequenceExample。...Tensorflow提供了三种解析函数： 1、tf.FixedLenFeature(shape,dtype,default_value)：解析定长特征，shape：输入数据形状、dtype：输入数据类型...、default_value：默认值； 2、tf.VarLenFeature(dtype)：解析变长特征，dtype：输入数据类型； 3、tf.FixedSequenceFeature(shape,dtype...,default_value)：解析定长序列特征，shape：输入数据形状、dtype：输入数据类型、default_value：默认值； 代码如下： def read_demo(filepath):

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