我正在尝试在tensorflow中加载300W_lp数据集。现在,当我尝试使用以下命令将数据集加载到tensorflow中时,我从C:/datasets/the300w手动下载并提取了该数据集 the300w = tfds.load('the300w_lp',data_dir='C:\datasets\the300w', download=False) 它会给我一个错误 Dataset the300w_lp: could not find data in C:\datasets\the300w. Please make sure to call dataset
我对如何在CIFAR-10 TensorFlow教程中实现验证感到困惑。
我正在运行位于的CIFAR-10型号.
让我们假设我有一堆文件,我既想洗牌,也想分拆成每个训练时代的训练和验证数据(我所说的时代是指贯穿整个数据集、训练和验证的一轮)。
也就是说,我将运行培训,在培训完成后,我将运行验证,在此之后,我将对数据文件进行重新洗牌,并分割成一个新的培训和验证集。
我怀疑这样做的方法可能涉及_LoggerHook对象:
class _LoggerHook(tf.train.SessionRunHook):
"""Logs loss and runtime."
试图从张量流中引导数据是很困难的,我无法将数据分开。
从binary_alpha_digits加载dataset tensorflow_datasets。将数据集分为60%用于培训,40%用于测试。
我试过:
from matplotlib import pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
port tensorflow_datasets as tfds
train_ds, test_ds = tfds.load('BinaryAlphaDigits', split
现在我正在使用来自github 的fb火炬库
这是我第一次使用火炬和lua,所以我遇到了一些问题。
我的目标是将特定层的特征向量(resnet的最后一个avg池)保存到一个带有输入图像类的文件中。所有输入图像都来自cifar-10 db.
我想要得到的文件格式就像下面这样
image1.txt := class index of image and feature vector of image 1 of cifar-10
image2.txt := class index of image and feature vector of image 2 of cifar-10
// and s
我使用tfds.load('cats_vs_dogs')下载了cats vs dogs数据集,我想找到它在我计算机上的保存位置,在读了一点之后,我遇到了一个人,他声称可以在~/tensorflow_datasets/cats_vs_dogs/中找到数据集,但我在该路径下找不到名为cats_vs_dogs的文件夹,我如何才能获得这些文件的路径?