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: 1.供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序训练或者测试的每一个epoch,在tf.Session().run()函数中,以字典的形式通过feed_dict参数进行赋值。 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)。
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。 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tenso
这里要注意的是,TFrecord文件的格式定义中,一定要包含“image/encoded”和“image/format”两个关键字 ,第一个关键字的值为图像的二进制值,第二个为图像的格式。
为了高效地读取数据,比较有帮助的一种做法是对数据进行序列化并将其存储在一组可线性读取的文件(每个文件 100-200MB)中。这尤其适用于通过网络进行流式传输的数据。这种做法对缓冲任何数据预处理也十分有用。TFRecord 格式是一种用于存储二进制记录序列的简单格式。图片1. 写入TFRecord图片特征数据feature_data = { 'name': 'xiaoming', 'age': 20, 'height': 172.8, 'scores': [[120,130,140]
正常情况下我们用于训练的文件夹内部往往会存着成千上万的图片或文本等文件,这些文件通常被散列存放。这种存储方式有一些缺点:
目前,越来越多的互联网公司内部都有自己的一套框架去训练模型,而模型训练时需要的数据则都保存在分布式文件系统(HDFS)上。Hive作为构建在HDFS上的一个数据仓库,它本质上可以看作是一个翻译器,可以将HiveSQL语句翻译成MapReduce程序或Spark程序,因此模型需要的数据例如csv/libsvm文件都会保存成Hive表并存放在HDFS上,那么问题就来了,如何大规模地把HDFS中的数据直接喂到Tensorflow中呢?
2. 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,帮助周边操作。可以在保证网络结构控制权的基础上,节省工作量。若使用Dataset API导入数据,后续还可选择与Estimator对接。
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假设emo文件夹下,有1,2,3,4等文件夹,每个文件夹代表一个类别 1 import tensorflow as tf 2 from PIL import Image 3 from glob import glob 4 import os 5 import progressbar 6 import time 7 8 9 class TFRecord(): 10 def __init__(self, path=None, tfrecord_file=None):
如果你是 Tensorflow 的初学者,那么你或多或少在网络上别人的博客上见到过 TFRecord 的影子,但很多作者都没有很仔细地对它进行说明,这也许会让你感受到了苦恼。本文按照我自己的思路对此进行一番讲解,也许能够提供给你一些帮助。
本文主要记录切换项目至TF2.0+后使用TFRecordDataset保存训练数据与使用estimator建模及后续的模型或者checkpoint加载使用预测的一些基本方法及踩过的坑。
tensorflow提供了一种统一的格式来存储数据,这个格式就是TFRecord,TFRecord文件中的数据都是通过tf.train.Example Protocol Buffer的格式.proto来存储的。以下代码给出了tf.train.Example的定义。
TFRecord文件中的数据都是通过tf.train.Example Protocol Buffer的格式存储的。以下代码给出了tf.train.Example的定义。
##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,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 写入到TFRecords文件。 从TFRecords文件中读取数据, 可以使用tf.TFRecordReader的tf.parse_single_example解析器。这个操作可以将Example协议内存块(protocol buffer)解析为Tensor。 ##Image to TFRecord##
TFRecord 是谷歌推荐的一种二进制文件格式,理论上它可以保存任何格式的信息。TFRecord的核心内容在于内部有一系列的Example,Example是Protocol Buffer协议下的消息体。(Protobuf是Google开源的一款类似于Json,XML数据交换格式,其内部数据是纯二进制格式,不依赖于语言和平台,具有简单,数据量小,快速等优点。
由于工作繁忙原因,对人脸识别技术原理的连载停了一段时间,从今天开始尝试恢复回来。我们先回想一下前面完成的工作。这几节主要任务就是为神经网络的训练准备足够多的数据,第一步是创建不包含或者包含人脸部分小于30%的图片,我们从人脸图片数据集中的每张图片随机选取一个矩形区域,确定该区域与人脸区域不重合或重合部分少于30%,这部分数据我们成为neg,目的是告诉网络没有人脸的图片是怎样的。
对于数据量较小而言,可能一般选择直接将数据加载进内存,然后再分batch输入网络进行训练。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。对于一些特定的读取,比如csv文件格式,官网有相关的描述。而 TFRecords 是tensorflow 的内定标准形式,更加高效的读取方法。 Tensorflow 读取数据的三种方式:
最近秋色甚好,一场大风刮散了雾霾,难得几天的好天气,周末回家在大巴上看着高速两旁夕阳照射下黄澄澄的树叶,晕车好像也好了很多。 特地周六赶回来为了周末去拍点素材,周日天气也好,去了陕师大拍了照片和视频。 说正经的,如何来制作数据集。
本文主要以MNIST数据集为例介绍TFRecords文件如何制作以及加载使用。所讲内容可以在SIGAI 在线编程功能中的sharedata/intro_to_tf文件夹中可以免费获取。此项功能对所有注册用户免费开放。非注册用户在官网注册即可使用。
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
Google官方推荐在对于中大数据集来说,先将数据集转化为TFRecord数据,这样可加快你在数据读取,预处理中的速度。除了“快”,还有另外一个优点就是,在多模态学习(比如视频+音频+文案作为特征)中可以将各种形式的特征预处理后统一放在TFRecord中,避免了读取数据时候的麻烦。
子线程读取数据 向队列放数据(如每次100个),主线程学习,不用全部数据读取后,开始学习
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
本文介绍如何利用 TensorFlow 将多个 TFRecord 文件读取到内存中并显示为图片。首先介绍了 TFRecord 文件的结构和读取方法,然后通过一个具体的例子演示了如何使用 TensorFlow 读取和显示车牌号图片。最后,通过多线程的方式批量读取多个 TFRecord 文件,并将它们显示为图片。
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参考 tf.python_io.TFRecordWriter() - 云+社区 - 腾讯云
注意:@tf.function修饰的函数内,尽量只用 tf 的内置函数,变量只用 tensor、numpy 数组
众所周知,要训练出一个模型,首先我们得有数据。我们第一个例子中,直接使用dataset的api去加载mnist的数据。(minst的数据要么我们是提前下载好,放在对应的目录上,要么就根据他给的url直接从网上下载)。
参考书 《TensorFlow:实战Google深度学习框架》(第2版) 例子:从一个张量创建一个数据集,遍历这个数据集,并对每个输入输出y = x^2 的值。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # coding=utf-8 """ @author: Li Tian @contact: 694317828@qq.com @software: pycharm @file: dataset_test1.py @time: 2019/2/10 1
本文介绍如何使用TensorFlow来读取图片数据,主要介绍写入TFRecord文件再读取和直接使用队列来读取两种方式。假设我们图片目录结构如下:
K_Means其实用sklearn即可,TensorFlow1.0早期版本支持K_Means,在2.0之后,由于很多api废弃,导致实现K_Means有很多坑。以下为踩坑记录。 完整代码路径:https://github.com/lilihongjava/leeblog_python/tree/master/tensorflow_kmeans
!!!num_epochs=None,不指定迭代次数,这样文件队列中元素个数也不限定(None*数据集大小)。
turbojpeg:libjpeg-turbo的python包装器,用于jpeg图像的解码和编码。
Dataset数据结构应用非常灵活,因为它本质上是一个Sequece序列,其每个元素可以是各种类型,例如可以是张量,列表,字典,也可以是Dataset。
tf.test.is_gpu_available() # 判断gpu可用与否 ``` 2. 从镜像配置 ```shell # 云端的系统镜像直接有开发环境 # 升级tensorflow 版本 pip install --upgrade tensorflow-gpu==2.0.0 pip3 install --upgrade tensorflow-gpu==2.0.0 ```
音乐流媒体服务的兴起使得音乐无处不在。我们在上下班的时候听音乐,锻炼身体,工作或者只是放松一下。
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。这样直接从硬盘上读取 数据太慢了,为了加快数据读取,今天我们介绍一种比较好的数据格式 tfrecord,那么什么是tfrecord呢?
pytorch封装性更好,成功率高由于pytorch中使用了归一化数据(tensorflow中没有添加相应的代码),所以成功率更高
工作和学习中设计一个神经网络中经常需要设计一个数据载入器。首先第一件事我们要根据我们的任务要求确定一个数据提供的方法。如我们是一个分类任务,我们就需要读取数据和数据本身对应的标签。
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。 操作 描述 tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None) 为一个tensor插入一个占位符 eg:x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(1024, 1024)) tf.placeholder_with_default(input, shape, name=None)
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/performance/datasets_performance])。在TensorFlow中,典型的输入流水线包含三个流程(ETL流程):
本章介绍如何使用Tensorflow实现简单的声纹识别模型,首先你需要熟悉音频分类,没有了解的可以查看这篇文章《基于Tensorflow实现声音分类》。基于这个知识基础之上,我们训练一个声纹识别模型,通过这个模型我们可以识别说话的人是谁,可以应用在一些需要音频验证的项目。
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。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # coding=utf-8 """ @author: Li Tian @contact: 694317828@qq.com @software: pycharm @file: sample_data_produce1.py @time: 2019/2/3 21:46 @desc: 一个简单的程序来生成
本章我们来介绍如何使用Tensorflow训练一个区分不同音频的分类模型,例如你有这样一个需求,需要根据不同的鸟叫声识别是什么种类的鸟,这时你就可以使用这个方法来实现你的需求了。话不多说,来干。
这里主要提供了 Tensorflow 创建 tfrecords 文件的辅助函数,以用于图像分类、检测和关键点定位.
在本部分中,我们将介绍 TensorFlow 2.00 alpha。 我们将首先概述该机器学习生态系统的主要功能,并查看其使用示例。 然后我们将介绍 TensorFlow 的高级 Keras API。 我们将在本节结尾处研究人工神经网络技术。
Data API还可以从现成的文件(比如CSV文件)、固定大小的二进制文件、使用TensorFlow的TFRecord格式的文件(支持大小可变的记录)读取数据。TFRecord是一个灵活高效的二进制格式,基于Protocol Buffers(一个开源二进制格式)。Data API还支持从SQL数据库读取数据。另外,许多开源插件也可以用来从各种数据源读取数据,包括谷歌的BigQuery。
DLTK是用于医学图像的深度学习工具包,它扩展了TensorFlow, 以实现生物医学图像的深度学习。它为经典的应用程序提供特殊的操作和功能、模型的实现、教程(如本文中所使用的)和代码示例。
上传了模型权重和模型结构,因GItHub不支持25MB以上的文件,因此上传在此处,如果急用可以在此下载,也是作为对我工作的一些支持
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