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我想使用TFRecords来序列化一堆PNG文件。因为我研究了inception 。给出的示例是针对RGB JPEG文件的，因为我的文件是灰度的，所以我必须更改代码。但我已经设法生成了记录文件。
浏览 0提问于2017-07-03得票数 0
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我正在尝试使用slim接口来创建和训练卷积神经网络，但我不知道如何指定训练的批量大小。在训练期间，我的网络崩溃，因为我的显卡上的“内存不足”。在我粘贴的代码中，train_data是我训练集(numpy数组)中的所有数据，..and模型定义没有包括在这里，我对源代码进行了快速循环，但到目前为止还没有成功……
g = tf.Graph()只传递train_data和train_labels对我来说没有任何意义)
浏览 0提问于2016-09-12得票数 2
我只想从我用TFRecords创建的文件中加载一个映像，目录结构为：| ├── chef| ├── ...| ├── ...└── labels.txt
结果是一个文件：train-00000-of-00001，包含上面所有的图像现在我想从TFRecords文件中读取第一个图像，这个文件应该是train/chef/data0.png。我该
浏览 2提问于2017-03-11得票数 0
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你好，我有很多TFRecords的文件。我使用python tensorflow，并希望在一个直方图中绘制所有标签。TFRecords是一对(图像，标签)，那么我如何提取所有的标签？
浏览 0提问于2021-09-16得票数 0
正如我们所知道的，由于内存原因，我不能将整个图像输入到GPU上。我必须对图像进行预处理，并将它们分解为3D重叠补丁(40x40x40的子卷)，这是我使用scikit-image view_as_windows所做的，然后在TFRecords文件中序列化窗口。我还必须记住，我还必须对背景和前景之间相同数量的补丁进行示例(类平衡)。
因此，我想我必须做所有的预处理步骤在飞行中，就在每一个训练步骤之前(同时希望不要放慢训练速度)。我不能使用tf.data.Dataset.fr
浏览 1提问于2018-12-07得票数 1
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我将一些图像编码成TFRecords作为示例，然后尝试对它们进行解码。但是，在解码过程中有一个bug，我真的不能修复它。节点:需要图像(JPEG、PNG或GIF)，但获取以'\257\222\244\257\222\244\260\223\245\260\223\245\262\225\247\263‘[{{InvalidArgumentErrorsum_per_file = 4key = 3
recordFi
浏览 10提问于2019-07-20得票数 1
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所有的形状对我来说似乎都是对的，还是我遗漏了什么？既然是“？”指的是我设置为128的批量大小，会不会是TFRecords输入函数设置错了？
浏览 3提问于2017-11-16得票数 0
我使用TensorFlow编写了两种方法：
convert_imgs_to_TFRecords，将./dataset中的所有图像隐藏到TFRecords文件img.tfrecords中。read_imgs_from_TFRecords，读取img.tfrecords，获取image及其信息，包括height、weight、channel和name。但是图像不匹配他们的名字。例如，名为001.jpg的图像和名为002.jp
浏览 6提问于2017-09-08得票数 0
如何将教程改为使用TFRecords，而不是教程从web上下载的奇怪格式？我从一开始就使用创建包含200x200RGB图像的TFRecords，并打算在1080Ti上进行训练，但我找不到任何关于如何加载TFRecords并将其输入卷积神经网络的好例子。
浏览 18提问于2017-08-29得票数 1
在将自己的图像集转换为TFRecords文件后，我在逐个加载图像时遇到了问题。在训练和测试的时候，它们都是按随机顺序加载的，这对于训练来说是很棒的，但是对于测试，我要求图像一个接一个地来。二维灰度 *.png图像到TFRecords的转换读取TFRecords文件
要从TFRecords文件中读取图像，我<e
浏览 3提问于2017-03-10得票数 2
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我想使用TensorFlow执行多标签分类。我有大约95000张图片，每张图片都有一个对应的标签向量。对于每个图像，有7个标签。这7个标签被表示为大小为7的张量。每个图像的形状为(299,299,3)。现在如何将具有相应标签向量/张量的图像写入.tfrecords文件def get_decode_and_resize_image(image_id):
image_queue("tfrecords/data.t
浏览 0提问于2016-10-18得票数 5
我对tf.train.string_input_producer的工作原理有一些疑问。因此，假设我将filename_list作为输入参数提供给string_input_producer。因此，在我的例子中，我有4个文件名("db1.tfrecords“、"db2.tfrecords"...)。我使用tf.train.batch向网络提供了一批图像。此外，每个file_name/数据库都包含一个人的一组图像。第二个数据库供第二个人使用</e
浏览 16提问于2017-08-16得票数 1
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raw_image_dataset = tf.data.TFRecordDataset('images.tfrecords') InvalidArgumentError: Input to reshape是一个张量，值为17858，但所请求的形状有204480 Op:Reshape
上面的文件包含与opencv中使用的相同的图像
浏览 2提问于2019-11-12得票数 0
我有一个由captcha图像组成的目录，每个图像都有相同的名称和captcha上的数字。captchas的最大长度为5，我想将这些图像转换为TFRecords。为此，我使用以下功能； one_hot_label = np.zeros([5, 10]) filenames = map(lambda filename: os.path.join(dir, filenam
浏览 1提问于2017-05-14得票数 0
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是否有一个例子说明如何构造input_fn所需的tf.contrib.learn.Estimator图像分类模型？我的图像存储在多个TFRecords文件中。使用tf.contrib.learn.read_batch_record_features，我能够生成成批编码的图像字符串。但是，我并不认为将这些字符串转换为图像是一种简单的方法。
浏览 3提问于2017-03-07得票数 4
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我想在张量流中训练卷积神经网络，我有10,000张.png格式的图像和.txt格式的文本文件中的标签的数据，其中每行都包含一个标签(在所有10,000行上)。
浏览 2提问于2016-11-02得票数 2
我有一个.tfrecords文件，我想提取、查看文件中的图像并对它们进行增强。我使用的是 TensorFlow版本: 2.3.0raw_dataset = tf.data.TFRecordDataset("*path.tfrecords")
for raw_record
浏览 4提问于2020-11-25得票数 1
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我拆分了我的数据(训练和验证)，创建了建议的标签，并使用bazel-bin管理创建了TFrecords。一切正常，现在我有了自己的数据作为TFrecords。现在我想使用inception-v3模型从头开始训练我的图像分类器，似乎我应该使用脚本inception_train.py，但我不确定。是吗？。如果是这样的话，我有两个问题:1)如何使用我的TFrecords训练它。如果你能给我举个例子就太好了。2-)我可以在CPU上运行，还是只能在CPU上运行？
浏览 0提问于2017-09-14得票数 0
我将数据生成并保存到多个tfrecord文件中，然后加载到TFRecordDataset中。如何根据文件对此数据集进行洗牌？，也就是说，我希望将示例的顺序保持在文件中，但在创建批处理数据集时只随机设置加载文件的顺序。请考虑以下示例：file_1 file_1_s2
file_2_s1 file_2_s3
file_3_s1 file_3_s3file_1_s2, file_1_s2, file_1_s3, file_3_
浏览 0提问于2019-11-18得票数 1
我知道如何使用numpy数组为训练数据提供数据到多输出Keras模型。但是，我的所有数据都在一个TFRecords文件中，其中包含几个特性列:图像，用作Keras模型的输入，以及对应于不同分类任务的一系列输出:例如。输出编码图像中人的年龄，另一个输出编码体裁，等等。当数据都在一个TFRecords中时，是否有一种简单的方法来做到这一点？我的意思是，不需要为输入和每个输出创建单独的TFRecords？
浏览 0提问于2019-11-05得票数 1
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