拆分和重组Tensorflow数据集 - 腾讯云开发者社区

TensorFlow 1.3 引入了两个重要功能，您应当尝试一下：数据集：一种创建输入管道（即，将数据读入您的程序）的全新方式。估算器：一种创建 TensorFlow 模型的高级方式。...我们现在已经定义模型，接下来看一看如何使用数据集和估算器训练模型和进行预测。数据集介绍数据集是一种为 TensorFlow 模型创建输入管道的新方式。...decode_csv：将每一行拆分成各个字段，根据需要提供默认值。然后，返回一个包含字段键和字段值的字典。map 函数将使用字典更新数据集中的每个元素（行）。以上是数据集的简单介绍！...这是我们将数据集与估算器连接的位置！估算器需要数据来执行训练、评估和预测，它使用 input_fn 提取数据。...：总结在这篇博文中，我们探讨了数据集和估算器。

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TensorFlow数据集（一）——数据

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。 #!...""" import tensorflow as tf # 从一个数组创建数据集。...数据是文本文件：创建数据集。 #!...""" import tensorflow as tf # 从文本文件创建数据集。...数据是TFRecord文件：创建数据集。（使用placeholder和initializable_iterator来动态初始化数据集） #!

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TensorFlow数据集（二）——数据

参考书《TensorFlow：实战Google深度学习框架》（第2版）一个使用数据集进行训练和测试的完整例子。 #!...训练和测试使用不同的数据 train_files = tf.train.match_filenames_once('....因为上一个map得到的数据集中提供了decoded_image和label两个结果，所以这个 # map需要提供一个有2个参数的函数来处理数据。...在前面TRAINING_ROUNDS指定了训练的轮数， # 而这里指定了整个数据集重复的次数，它也间接地确定了训练的论述。...虽然定义数据集的时候没直接使用placeholder来提供文件地址，但是 # tf.train.match_filenames_once方法得到的结果和与placeholder的机制类似，也需要初始化。

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根据变量值拆分SAS数据集

前几天看到一个群友提的一个问题，根据数据集中的某一个变量的值将一人大数据集拆分为多个小数据集（见上图第15题），实现这一目的的方法有多种，最常见的方法应该是宏循环，下面以根据变量SEX来拆分数据集SASHELP.CLASS...h.output(dataset:cats('sex_', SEX)); run; 上面几种方法中第一种方法程序行数最少，第二种方法行数最多，但是我们可以看到第一、第三种方法有多次SET的操作，所以当要拆分的数据集较大时建议用第二种方法以提高效率

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JS题目之数组数据拆分重组转成嵌套对象,让脑细胞活跃下

---- 解答尽量注释,我分步骤解答 1:数组变形格式:先拿到数据格式如下; [ [ 'code', 'Zh' ], [ 'code', 'Cn' ], [ 'taobao', '.cn'...], [ 'taobao', '.com' ] ] 复制代码实现这一步是拆开数据拿到我们想要的,比如基于大写字母,基于域名后缀; 因为数据格式是死的,所以正则也相对较为简单 let arr =...return item.replace(/([A-Z])+/g, ",$1").split(',') } }) console.log(arrSplit); 复制代码 ---- 2:输出构建对象数据...格式:先拿到数据格式如下; [ { code: { Zh: 'codeZh' } }, { code: { Cn: 'codeCn' } }, { taobao: { '.cn': 'taobao.cn...return {[item[0]]:{[item[1]]:item.join('')}} }) console.log(arrGroup); 复制代码 ---- 3: 实现符合的JSON 格式 : 先拿到数据格式如下

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最新｜官方发布：TensorFlow 数据集和估算器介绍

TensorFlow 1.3 引入了两个重要功能，您应当尝试一下：数据集：一种创建输入管道（即，将数据读入您的程序）的全新方式。估算器：一种创建 TensorFlow 模型的高级方式。...下面是它们在 TensorFlow 架构内的装配方式。结合使用这些估算器，可以轻松地创建 TensorFlow 模型和向模型提供数据： ?...我们现在已经定义模型，接下来看一看如何使用数据集和估算器训练模型和进行预测。数据集介绍数据集是一种为 TensorFlow 模型创建输入管道的新方式。...decode_csv：将每一行拆分成各个字段，根据需要提供默认值。然后，返回一个包含字段键和字段值的字典。map 函数将使用字典更新数据集中的每个元素（行）。以上是数据集的简单介绍！...总结在这篇博文中，我们探讨了数据集和估算器。这些是用于定义输入数据流和创建模型的重要 API，因此花一些时间来学习它们非常值得！

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Hello TensorFlow : MINST数据集识别

MINST介绍 MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所(National Institute of Standards and Technology )。...训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员，测试集(test...本文会介绍两种方法： softmax回归卷积神经网络（CNN） ---- softmax回归读取数据首先读取数据，MINST数据集中每个图片都是 ?...Tip： TensorFlow可以自动下载MINST数据集，而且很容易失败，所以建议还是自己从网上下载好MINST数据集再加载。...代码很简单，就一行： y = tf.nn.softmax(tf.matmul(input_x, weight) + bias) 损失函数和优化器我们采用交叉熵和梯度下降法分别作为损失函数和优化器，

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数据库表的垂直拆分和水平拆分

表的垂直拆分和水平拆分垂直拆分垂直拆分是指数据表列的拆分，把一张列比较多的表拆分为多张表 20191028234705.png 通常我们按以下原则进行垂直拆分: 把不常用的字段单独放在一张表...；把text，blob等大字段拆分出来放在附表中；经常组合查询的列放在一张表中；垂直拆分更多时候就应该在数据表设计之初就执行的步骤，然后查询的时候用join关键起来即可；水平拆分水平拆分是指数据表行的拆分...，表的行数超过 200 万行时，就会变慢，这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放。...，字段的列和类型和原表应该是相同的，但是要记得去掉 auto_increment 自增长另外部分业务逻辑也可以通过地区，年份等字段来进行归档拆分；进行拆分后的表，只能满足部分查询的高效查询需求，这时我们就要在产品策划上...——摘自《表的垂直拆分和水平拆分》

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Tensorflow 读取 CIFAR-10 数据集

参考文献Tensorflow 官方文档[1] > tf.transpose 函数解析[2] > tf.slice 函数解析[3] > CIFAR10/CIFAR100 数据集介绍[4] > tf.train.shuffle_batch...这和此数据集存储图片信息的格式相关。 # CIFAR-10数据集中 """第一个字节是第一个图像的标签，它是一个0-9范围内的数字。...从阅读器中构造CIFAR图片管道 def input_pipeline(batch_size, train_logical=False): # train_logical标志用于区分读取训练和测试数据集...print('Getting/Transforming Data.') # 初始化数据管道获取训练数据和对应标签 images, targets = input_pipeline(batch_size...79344063 [3]tf.slice函数解析: http://blog.csdn.net/u013555719/article/details/79343847 [4]CIFAR10/CIFAR100数据集介绍

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TensorFlow加载cifar10数据集

加载cifar10数据集 cifar10_dir = 'C:/Users/1/.keras/datasets/cifar-10-batches-py' (train_images, train_labels...), (test_images, test_labels) = load_data(cifar10_dir) 注意：在官网下好cifar10数据集后将其解压成下面形式 load_local_cifar10...import print_function import os import sys import numpy as np from six.moves import cPickle from tensorflow.keras

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Tensorflow mnist 数据集测试代码 + 自己下载数据

article/details/84319487 https://blog.csdn.net/weixin_39673686/article/details/81068582 import tensorflow...as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 自己下载 MNIST_data 数据集， csdn 上下载很快...mnist_data_folder="/home/zhangjun/miniconda3/envs/tensorflow/MNIST_data" mnist=input_data.read_data_sets

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Tensorflow 加载本地CIFAR10数据集

本文介绍怎样把保存在本地的CIFAR10数据集加载到程序中。...数据集网址：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz 代码： from __future__ import absolute_import...from __future__ import division from __future__ import print_function from tensorflow.keras import

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自创数据集，使用TensorFlow预测股票入门

数据集地址：http://files.statworx.com/sp500.zip 导入和预处理数据 STATWORX 团队从服务器爬取股票数据，并将它们保存为 csv 格式的文件。...该数据集包含 n=41266 分钟的记录，范围从 2017 年的 4 月到 8 月的 500 支股票和 S&P 500 指数，股票和股指的范围分布十分广。...，即损失的股票和股指都通过 LOCF'ed 处理（下一个观测数据复制前面的），所以该数据集没有任何缺损值。...S&P 500 股指时序绘图预备训练和测试数据该数据集需要被分割为训练和测试数据，训练数据包含总数据集 80% 的记录。该数据集并不需要扰乱而只需要序列地进行切片。...比较常见的错误就是在拆分测试和训练数据集之前缩放整个数据集。因为我们在执行缩放时会涉及到计算统计数据，例如一个变量的最大和最小值。

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自创数据集，使用TensorFlow预测股票入门

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tensorflow版本的tansformer训练IWSLT数据集

transformer 1、git clone https://github.com/Kyubyong/transformer.git 2、pip install sentencepiece 3、下载数据集... 4、创建训练集、验证集、测试集 python prepro.py --vocab_size 8000 部分运行结果： trainer_interface.cc(615) LOG(INFO)...by kyubyong park. kbpark.linguist@gmail.com. https://www.github.com/kyubyong/transformer ''' import tensorflow...然后是data_load.py中用来加载数据集： # -*- coding: utf-8 -*- #/usr/bin/python3 ''' Feb. 2019 by kyubyong park. kbpark.linguist...For example, fpath1, fpath2 means source file path and target file path, respectively. ''' import tensorflow

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Tensorflow2.0实战之MNSIT数据集

最近Tensorflow相继推出了alpha和beta两个版本，这两个都属于tensorflow2.0版本；早听说新版做了很大的革新，今天就来用一下看看这里还是使用MNSIT数据集进行测试导入必要的库...import tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets, layers, optimizers, Sequential, metrics...数据的准备 (xs, ys),_ = datasets.mnist.load_data() print('datasets:', xs.shape, ys.shape, xs.min(), xs.max...tf.float32) / 255. db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((xs,ys)) db = db.batch(32).repeat(10) 网络结构和优化器准备...None, 28*28)) network.summary() optimizer = optimizers.SGD(lr=0.01) acc_meter = metrics.Accuracy() 对数据集进行迭代

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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...利用下列代码将图片生成为一个TFRecord数据集： import os import tensorflow as tf from PIL import Image import matplotlib.pyplot...将图片形式的数据生成多个TFRecord 当图片数据量很大时也可以生成多个TFRecord文件，根据TensorFlow官方的建议，一个TFRecord文件最好包含1024个左右的图片，我们可以根据一个文件内的图片个数控制最后的文件个数...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？...将多个TFRecord类型数据集显示为图片与读取多个文件相比，只需要加入两行代码而已： data_path = 'F:\\bubbledata_4\\trainfile\\testdata.tfrecords

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30个最大的机器学习TensorFlow数据集

它是完整的初学者和经验丰富的数据科学家的端到端平台。TensorFlow库包括工具，预先训练的模型，机器学习指南以及一系列开放数据集。...2.下采样Imagenet：此数据集用于密度估计和生成建模任务。它包括超过130万个物体，场景，车辆，人等的图像。图像有两种分辨率：32 x 32和64 x 64。...Lsun – Lsun是创建的大型图像数据集，用于帮助训练模型以了解场景。数据集包含超过900万张图像，这些图像分为场景类别，例如卧室，教室和餐厅。...该数据集包含由年龄，种族和性别不同的91位演员配音的7,442个音频剪辑。 https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/crema_d 18....IRC Disentanglement –这个TensorFlow数据集包括来自Ubuntu IRC频道的刚刚超过77,000条评论。每个样本的元数据包括消息ID和时间戳。

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基于tensorflow的图像处理(四) 数据集处理

除队列以外，tensorflow还提供了一套更高的数据处理框架。...import tensorflow as tf# 从一个数组创建数据集。...比如在自然语言处理的任务中，训练数据通常是以每行一条数据的形式存在文本文件中，这时可以用TextLineDataset来更方便地读取数据：import tensorflow as tf# 从文本创建数据集...除这两种方法外，tensorflow还提供了reinitializable_iterator和feedable_iterator两种更加灵活的迭代器。...import tensorflow as tf# 列举输入文件，训练和测试使用不同的数据。

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如何为Tensorflow构建自定义数据集

几个周末之后，已经建立了足够的勇气来承担一个小的编码挑战 - 为PCAP网络捕获文件实施新的Tensorflow数据集。...Tensorflow IO和源代码构建 https://github.com/tensorflow/io#developing 2.查看源树中的相邻数据集，并选择一个最接近pcap的数据集。...张量的例子它有助于理解 TF数据集的好处以及开箱即用的所有便利功能，如批处理，映射，重排，重复。这些功能使得使用有限数据量和计算能力构建和训练TF模型变得更加容易和高效。...数据集和其他TF操作可以用C ++或Python构建。我选择了C ++路由，这样我就可以学习一些TF C ++框架。然后我用Python包装它们。...将来，我计划编写一些纯Python数据集，这应该会更容易一些。看一下TF IO数据集的源代码文件结构。 ?

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