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【TensorFlow】TensorFlow读取数据

在TensorFlow框架中读取数据，tf官网提供了三种读取数据的方式： 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)。...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。...通俗来讲，现在TensorFlow(1.4版本以后)有三种读取数据方式： 使用placeholder读内存中的数据 使用queue读硬盘中的数据 使用Dataset方式读取 TensorFlow如何工作...示例代码如下： Reading From File：直接从文件中读取 直接从文件中读取数据的方法，在TensorFlow机制中有两种方法： 多线程输入数据处理框架（利用TensorFlow队列） 数据集...Dataset（更高层的数据处理框架） 下面代码演示的是利用TensorFlow队列的机制进行数据读取的例子： TensorFlow读取图片方法 使用gfile读图片，decode输出是Tensor，

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TensorFlow读取数据

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。...我们可以使用tf提供的tf.train.Example来指定序列化格式。将a目录中所有的文件的label指定为a，另外两个目录b、c同理。...通道 img = tf.cast(img, tf.float32) * (1. / 255) - 0.5 #将图片中的数据转为[-0.5,0.5] return img, label...每一类各3张，但是能读取30*30*30张出来，这主要是通过循环读取得到的。也就是说数量上虽然增加了，但实际上也就是那9张图片。...2 不使用TFRecord TFRecord适合将标签、图片数据等其他相关的数据一起封装到一个对象，然后逐个读取。有时候，我们并不需要标签，只需要对图片读取。

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    Tensorflow读取数据（一）

    数据和算法是深度学习最重要的两大块。而更基础的首先是要熟练掌握一个框架来支撑算法的执行。 我个人使用最多的是tensorflow平台。就从最基础的数据输入开始记录吧。...（2）算法建模：设计网络模型，输入：训练数据；输出：预测值 （3）优化参数：通过输出和真实label设计loss，还需要设计一个优化算法，让网络参数去学习得到最优解 （4）迭代训练：不断更新数据，在大数据上优化参数...（5）保存网络参数以及设计评价指标 以上步骤还只是算法部分，而且每个模块都有很可以展开出很多内容，其他更多工程上模块就不提了～ 数据模块 今天先从数据模块下手。...() for i in range(batch_size): batch_datas.append(datas[i]) return batch_datas 但是在tensorflow框架中，我们就要利用它的优势来进行数据的读取...基本本文获取数据的基本框架，其他任务的数据读取都可以举一反三添加业务需求了～

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    Tensorflow读取数据（二）

    上一篇介绍了利用tensorflow的QueueRunner和coord进行数据读取的简单框架。...其实在tf1.4之后新增了tf.data.Dataset，官方推出的一些源码也都转为使用dataset的API来进行数据读取，所以今天就来介绍下利用dataset来进行数据读取。...项目中一般使用最多的就是dataset和iterator，关于dataset官方提供了API使用和介绍:https://github.com/tensorflow/docs/blob/r1.8/site...我就直接用代码来介绍下如何使用tf.data.dataset读取数据。...和上一篇对比，我们的大致流程没有修改，只是替换使用了高阶API读取数据而已，因为没在大数据集上进行性能实验对比，所以不敢说在同样的数据格式下tf.dataset会快些，不过在代码使用上确实便捷不少，在最新的

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    Tensorflow数据读取之tfrecord

    文章目录 tfrecord tfrecord的使用流程 写入tfrecord文件 读取tfrecord文件 tfrecord中的数据格式 tfrecord中对于变长数据和定长数据的处理 tfrecord...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...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)。...最近刚刚尝试了第三种方法，使用的是tensorflow内定的标准读取数据的格式—tfrecord，在这里记录一下。...读取出来再转换数据形状。

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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...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tensorflow中快速的复制，移动，读取，存储等。...读取tfrecord数据 从TFRecords文件中读取数据， 首先需要用tf.train.string_input_producer生成一个解析队列。...上面代码读取的是单个的image和label，而在tensorflow训练时，一般是采取batch的方式去读入数据。

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    使用Tensorflow的DataSet和Iterator读取数据！

    今天在写NCF代码的时候，发现网络上的代码有一种新的数据读取方式，这里将对应的片段剪出来给大家分享下。...原始数据 我们的原始数据保存在npy文件中，是一个字典类型，有三个key，分别是user，item和label： data = np.load('data/test_data.npy').item()...，在迭代数据的时候，就可以一次返回一个batch大小的数据： dataset = dataset.shuffle(1000).batch(100) print(type(dataset)) #output...tensorflow.python.data.ops.dataset_ops.BatchDataset'> 可以看到，我们在变成batch之前使用了一个shuffle对数据进行打乱，100...dataset.output_shapes) 迭代器需要初始化： sess.run(iterator.make_initializer(dataset)) 此时，就可以使用get_next()，方法来源源不断的读取

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    【错误记录】Android 应用连接 BLE 设备无法读取数据 ( 可以写出数据 | 无法读取数据 )

    , 成功 ; 接收数据失败 : Android 应用 无法接收到 BLE 硬件设备发送给手机的数据 ; 二、问题分析 ---- 举个栗子 : 这是在 Google 官方的 BLE 蓝牙示例程序 BluetoothLeGatt...( BluetoothGattCharacteristic ) 中的数据 , 就将特性传入上述 setCharacteristicNotification 方法 参数 ; 但是上述设置 , 仅设置了一半内容..., 还需要为 BluetoothGattCharacteristic 中的 BluetoothGattDescriptor 作进一步设置 ; 在上面的基础上 , 还需要为 BluetoothGattCharacteristic..., 此时设置读取该 BluetoothGattCharacteristic 特性值才能生效 , 否则无法读取其中的数据 ; BluetoothGattCharacteristic 中维护了下面的变量...setValue 方法 , 为其设置 BluetoothGattDescriptor.ENABLE_NOTIFICATION_VALUE 值 , 并写出该值 , 即可将读取该特性的设置发送给 BLE 蓝牙模块

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    【TensorFlow2.0】数据读取与使用方式

    大家好，这是专栏《TensorFlow2.0》的第三篇文章，讲述如何使用TensorFlow2.0读取和使用自己的数据集。...但是在我们平时使用时，无论您是做分类还是检测或者分割任务，我们不可能每次都能找到打包好的数据集使用，大多数时候我们使用的都是自己的数据集，也就是我们需要从本地读取文件。...作者&编辑 | 汤兴旺 在TensorFlow2.0中，对数据处理的方法有很多种，下面我主要介绍两种我自认为最好用的数据预处理的方法。...rescale: 值将在执行其他处理前乘到整个图像上，我们的图像在RGB通道都是0~255的整数，这样的操作可能使图像的值过高或过低，所以我们将这个值定为0~1之间的数。...这些参数中的directory一定要弄清楚，它是指类别文件夹的上一层文件夹，在该数据集中，类别文件夹为smile和neutral，它的上一级文件夹是train。

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    TensorFlow中读取图像数据的三种方式

    Update on 2019.06.18 从tesorflow1.11之后，（大概是这个版本号），谷歌推出了tf.data模块来读取数据，甚至在tensorflow2.0中，取消了数据队列管道，所以我建议大家学习...地址点击这里----本文面对三种常常遇到的情况，总结三种读取数据的方式，分别用于处理单张图片、大量图片，和TFRecorder读取方式。并且还补充了功能相近的tf函数。...需要读取大量图像用于训练这种情况就需要使用Tensorflow队列机制。...等有时间再做一个二者比较的博客对TFRecorder解码获得图像数据其实这块和上一种方式差不多的，更重要的是怎么生成TFRecorder文件，这一部分我会补充到另一篇博客上。...我们看到这里用的是tf.decode_raw ，因为做TFRecord是将图像数据string化了，数据是串行的，丢失了空间结果。

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    Spark读取和存储HDFS上的数据

    本篇来介绍一下通过Spark来读取和HDFS上的数据，主要包含四方面的内容：将RDD写入HDFS、读取HDFS上的文件、将HDFS上的文件添加到Driver、判断HDFS上文件路径是否存在。...本文的代码均在本地测试通过，实用的环境时MAC上安装的Spark本地环境。...3、读取HDFS上的文件 读取HDFS上的文件，使用textFile方法： val modelNames2 = spark.sparkContext.textFile("hdfs://localhost...part-00000都是可以的，当只想读取某个part，则必须加上。...4、将HDFS上的文件添加到Driver 有时候，我们并不想直接读取HDFS上的文件，而是想对应的文件添加到Driver上，然后使用java或者Scala的I／O方法进行读取，此时使用addFile和get

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    TensorFlow全新的数据读取方式：Dataset API入门教程

    作者 | 何之源 Dataset API是TensorFlow 1.3版本中引入的一个新的模块，主要服务于数据读取，构建输入数据的pipeline。...此前，在TensorFlow中读取数据一般有两种方法： 使用placeholder读内存中的数据 使用queue读硬盘中的数据（关于这种方式，可以参考我之前的一篇文章：十图详解TensorFlow数据读取机制...https://zhuanlan.zhihu.com/p/27238630） 相Dataset API同时支持从内存和硬盘的读取，相比之前的两种方法在语法上更加简洁易懂。...此外，如果想要用到TensorFlow新出的Eager模式，就必须要使用Dataset API来读取数据。...作为兼容两种模式的Dataset API，在今后应该会成为TensorFlow读取数据的主流方式。

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    TensorFlow全新的数据读取方式：Dataset API入门教程

    Dataset API是TensorFlow 1.3版本中引入的一个新的模块，主要服务于数据读取，构建输入数据的pipeline。...此前，在TensorFlow中读取数据一般有两种方法： 使用placeholder读内存中的数据 使用queue读硬盘中的数据（关于这种方式，可以参考我之前的一篇文章：十图详解tensorflow数据读取机制...（http://t.cn/RSSY56v）） 相Dataset API同时支持从内存和硬盘的读取，相比之前的两种方法在语法上更加简洁易懂。...此外，如果想要用到TensorFlow新出的Eager模式，就必须要使用Dataset API来读取数据。...作为兼容两种模式的Dataset API，在今后应该会成为TensorFlow读取数据的主流方式。

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    TensorFlow全新的数据读取方式：Dataset API入门教程

    作者：何之源 首发于知乎专栏：AI Insight 量子位 已获授权编辑发布 转载请联系原作者 Dataset API是TensorFlow 1.3版本中引入的一个新的模块，主要服务于数据读取，构建输入数据的...此前，在TensorFlow中读取数据一般有两种方法： 使用placeholder读内存中的数据 使用queue读硬盘中的数据（关于这种方式，可以参考我之前的一篇文章：十图详解tensorflow数据读取机制...） 文章地址： https://zhuanlan.zhihu.com/p/27238630 像Dataset API同时支持从内存和硬盘的读取，相比之前的两种方法在语法上更加简洁易懂。...此外，如果想要用到TensorFlow新出的Eager模式，就必须要使用Dataset API来读取数据。...作为兼容两种模式的Dataset API，在今后应该会成为TensorFlow读取数据的主流方式。

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    十图详解TensorFlow数据读取机制（附代码）

    作者 | 何之源 在学习TensorFlow的过程中，有很多小伙伴反映读取数据这一块很难理解。确实这一块官方的教程比较简略，网上也找不到什么合适的学习材料。...今天这篇文章就以图片的形式，用最简单的语言，为大家详细解释一下TensorFlow的数据读取机制，文章的最后还会给出实战代码以供参考。...一、TensorFlow读取机制图解 首先需要思考的一个问题是，什么是数据读取？...三、实战代码 我们用一个具体的例子感受TensorFlow中的数据读取。...四、总结 这篇文章主要用图解的方式详细介绍了TensorFlow读取数据的机制，最后还给出了对应的实战代码，希望能够给大家学习TensorFlow带来一些实质性的帮助。

    1.1K110

    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...(3,tf.float32) # 放入数据 tensorflow 会把传入的数据当做张量 a=y 此时y不会当做列表 a=[x,] 此时a是list enq_many = Q.enqueue_many...:包含张量的列表 batch_size:从队列汇总读取的批处理的大小 num_threads:进入队列的线程数 capacity:整数,队列的最大数量 案例 import tensorflow...name=None) ​ 解析一个单一的example原型 ​ seralized:标量字符串Tensor,一个序列化的Example ​ Features:dcit字典数据,键为读取的名字,...,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float32,int64,string import tensorflow as tf class CifarRead

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    Tensorflow笔记：TFRecord的制作与读取

    前言 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。 1....: 将TFRecord中的数据重复几遍，如果是None，则永远循环读取不会停止 perform_shuffle: 是否乱序 Returns: tensor格式的...batch_features, batch_labels = iterator.get_next() return batch_features, batch_labels 这个read_and_decode过程基本上是通用的...通过read_and_decode函数读取数据，并作为DNN模型的输入的例子。

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    【SAS Says】基础篇：读取数据（上）

    特别说明：本节【SAS Says】基础篇：读取数据（上），用的是数说君学习《The little SAS book》时的中文笔记，我们认为这是打基础的最好选择。...上两节 【SAS Says】基础篇：SAS软件入门（上） 【SAS Says】基础篇：SAS软件入门（下） 本节目录：（老手建议复习一下） 读取数据（上） 2.1 将你的数据放入SAS 2.2 用Viewtable...窗口输入数据 2.3 用导入向导（Import Wizard）读取文件 2.4 告诉SAS你的原始数据在哪 2.5 List input 读取空格分开的原始数据 ---- 读取数据（上） 2.1 将你的数据放入...SAS的方法 你可能有各种形式的数据，包括手写在纸上、存放在电脑上、或是在数据库管理系统里，不论如何，总有一种方法可以让SAS来读取。...输出的形式如下： ? 由于Noisy的数据溢出到下一行，因此下面的说明会出现在SAS日志上： ?----

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