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沙龙
1
回答
对于
要
存储
在
tf.train.Feature
中
的
数据
,应在何时
使用
tf.train.BytesList
、
tf.train.FloatList
和
tf.train.Int64List
?
、
、
对于
要
存储
在
tf.train.Feature
中
的
数据
,TensorFlow提供了3种不同
的
格式。它们是:
tf.train.BytesList
tf.train.Int64List
我经常在
tf.train.Int64List
/
tf.train.FloatList
和
tf
浏览 40
提问于2019-03-17
得票数 5
回答已采纳
2
回答
Tensorflow v1.10:将图像
存储
为字节字符串还是每个通道?
、
、
、
、
也就是说,这个问题考虑将序列
和
类概率
存储
为通道而不是字节字符串,以及元信息是否应该作为tf.train.Example
的
特性或tf.train.SequenceExample
的
上下文进入。# channel 2也就是说,它是一个固定长度
的
2通道序列(
在
本例
中
是2),其中
的
值只能是整数值。考虑到应该与示例一起保存
的
元信息,是否最好
使用
tf.train.Example并将元信息作为特性
存储</e
浏览 1
提问于2018-08-27
得票数 2
3
回答
Tensorflow从csv创建一个tfrecords文件
、
我见过
的
所有示例都打包了csv列,然后将其直接提供给sess.run(),但是我不知道如何将feature列
和
label列写入tfrecord。我怎么能这样做呢?
浏览 0
提问于2016-12-31
得票数 15
回答已采纳
1
回答
使用
.tfrecord文件进行预测
的
最佳实践
、
、
、
、
在
TFRecord文件
中
存储
/读取
数据
以训练预测模型
的
最佳实践是
什么
?我可以
使用
Apache /Dataflow完成整个预处理(规范化
数据
、计算缺失值、设计新特性、拆分来训练/验证/测试集等)。但我在想,也许最好将原始
数据
存储
为.tfrecord文件,并
使用
TFX进行规范化、归一化等,从而使实验变得更容易。。因此,我考虑将原始
数据
以tf.Ex
浏览 4
提问于2020-10-20
得票数 0
回答已采纳
2
回答
如何将特性转换为Python对象?
我
在
二进制格式
的
文件
中
存储
了一些Example,如下所示: record_iterator = tf.python_io.tf_record_iterator我知道我可以这样做但这将产生一个相当复杂
和
不方便
的
输出。我在这里有
什么
选择? 此外,这是一个方法(参见tens
浏览 0
提问于2019-01-23
得票数 0
1
回答
如何从tfrecord文件
中
读取带有多个标签
的
数据
池
、
我正在为每个图像编写带有多个标签
的
数据
,
在
本例
中
是包围框
和
分类标签,并
使用
以下函数将
数据
写入tfrecord: int64_list=
tf.train.Int64List
( value=['b
浏览 0
提问于2019-01-04
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Tensorflow 2.1.0 -从CSV生成TFRecord
、
、
我试图
使用
这里提供
的
代码生成TFRecords,
在
寻求帮助方面,我真是不知所措。 谢谢!
浏览 4
提问于2020-03-09
得票数 1
1
回答
TF排序将
数据
转换为ELWC - ExampleListWithContext格式
、
我已经阅读了所有的指南,视频
和
所有的东西,但我不知道如何将我
的
功能集转换为TF-Rank ListWise问题
的
ELWC
数据
表格式。没有对这种结构
的
描述。14588 16 k12 98 67 88 100 first_place very_good 5 如果我
在
同一个班级有20名学生,我如何将这些
数据
转换为能够对每个年级进行列表预测(理论上每个年级有3个班级,20个学生)
浏览 19
提问于2020-05-25
得票数 1
1
回答
如何将字符串
数据
保存到TFRecord?
、
、
当保存到TFRecord时,我
使用
: return
tf.train.Feature
(int64_list=
tf.train.Int64List
(value=[value])) return
tf.train.Feature
(bytes_list=
tf.train.BytesList
(value=[value]))
浏览 0
提问于2018-08-18
得票数 6
1
回答
如何在Kaggle笔记本上写TFRecords?
、
、
、
、
我目前正试图
在
cifar10
数据
集中
使用
Kaggle。下面的代码显示了如何在TFRecords
中
对
数据
进行编码,但现在我已经知道了如何在以后将它们
存储
在
文件
中
。return
tf.train.Feature
(bytes_list =
tf.train.BytesList
(value=[value])) def _float_feature(value):"""Returns a flo
浏览 5
提问于2021-01-13
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Tensorflow:序列在编码和解码TFRecord
中
是否重要?
、
我有一些实践
数据
,我想将其编码为TFRecord格式,然后
在
Tensorflow
中
解码为tf.features。我
的
问题是非常基本
的
,但我找不到一个明确
的
答案。问题:我是否需要以与编码相同
的
顺序解码
数据
集中
的
特性?换句话说,我似乎找不到一种方法来引用TFRecord
中
的
字段名
的
特性。这是非常重要
的
,有两个原因。那么,当我
使用
被认为是无序
的
浏览 2
提问于2018-11-01
得票数 0
回答已采纳
4
回答
创建一个int列表功能,以便在tensorflow中保存为tfrecord?
、
如何从列表
中
创建tensorflow记录?这并不能帮助我找到如何将整数列表
存储
到tfrecord
中
。
浏览 4
提问于2016-06-06
得票数 11
回答已采纳
1
回答
将列表写入
和
读取到TFRecord示例
、
我想将一个整数列表(或任何多维数值矩阵)写到一个TFRecords示例
中
。
对于
单个值或多个值
的
列表,我都可以创建TFRecord文件,而不会出现错误。我还知道如何从TFRecord文件
中
读回单个值,如我从各种来源编译
的
以下代码示例中所示。example TFRecord 'my_ints':
tf.train.Feature
(
浏览 26
提问于2019-06-03
得票数 5
回答已采纳
2
回答
TFRecords比原始大小大100倍
、
我正在
使用
StyleGAN github repo
中
的
dataset_tool.py将本地文件夹
中
的
火车图像转换为TFRecords。(int64_list=
tf.train.Int64List
(value=quant.shape)), 'data':
tf.train.Feature
(bytes_list=
tf.train.BytesList
(value=[quant.tostring()]))})
浏览 49
提问于2019-11-23
得票数 1
5
回答
如何将浮动数组/列表转换为TFRecord?
、
这是用于将
数据
转换为TFRecord
的
代码 return
tf.train.Feature
(int64_list=
tf.train.Int64List
(value=[value])) return
tf.train.Feature
(bytes_list=
tf.train.BytesList
(value=[value])) def _floats_feature(
浏览 2
提问于2018-03-31
得票数 4
回答已采纳
5
回答
如何用TensorFlow加载稀疏
数据
?
、
关于加载稀疏
数据
有一个小片段,但我不知道如何
使用
它。 我想要加载
的
数据
采用格式。 我
的
想法是将培训集转换为TFRecords文件格式,然后用t
浏览 8
提问于2016-04-28
得票数 18
3
回答
如何将numpy数组
存储
为tfrecord?
、
、
、
我正在尝试从numpy数组创建一个tfrecord格式
的
数据
集。我正在尝试
存储
2d
和
3d坐标。2d坐标是float64类型
的
形状(2,10)
的
数字数组,3d坐标是float64类型
的
形状(3,10)
的
数字数组def _floats_feature(value): return
tf.train.Feature
(float_list=
tf.train.FloatList
(val
浏览 3
提问于2017-12-18
得票数 28
1
回答
如何将.png文件转换为TFrecord tensorflow格式?
、
、
、
、
我有.png格式
的
图像
和
.csv格式
的
标签。我想把它们转换成tfrecords格式。我对tensorflow很陌生。如果有人能告诉我所有我需要知道
的
事情以及如何做这件事的话。会很棒
的
。编辑:我
的
图像
存储
在
一个目录
中
。 谢谢
浏览 3
提问于2020-09-08
得票数 0
回答已采纳
1
回答
用新
的
TFRecord
数据
集API读取TensorFlow图像
数据
、
、
我
在
使用
"new“( TFRecord v1.4) Dataset API读取TFRecord格式图像
数据
时遇到了问题。我认为问题在于,
在
尝试读取时,我正在以某种方式
使用
整个
数据
集,而不是一批。这里有一个
使用
批处理/文件队列API
的
工作示例: (在这个示例
中
,我运行
的
是一个分类器,但是读取TFRecord图像
的
代码
在
DataReaders.py类
中</e
浏览 1
提问于2017-11-27
得票数 4
回答已采纳
1
回答
Tensorflow预测回路
、
我为同一组
数据
训练了多个tensorflow模型,每个模型
的
配置略有不同。这是我
的
密码。
对于
第一个模型,它可以很好地工作,然后生成错误。(float_list=
tf.train.FloatList
(value=[value]))
浏览 0
提问于2018-08-20
得票数 0
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