FixedLenSequenceFeature意外行为
FixedLenSequenceFeature是TensorFlow中的一个函数，用于定义输入数据的特征。它主要用于处理序列数据，其中每个序列具有固定的长度。
FixedLenSequenceFeature的参数包括：
- shape：指定输入数据的形状，可以是一个整数或一个整数列表。如果是整数，表示序列的长度；如果是整数列表，表示每个维度的长度。
- dtype：指定输入数据的类型，可以是tf.float32、tf.int64等。
- default_value：指定输入数据中缺失值的默认值。
FixedLenSequenceFeature的优势是可以处理具有固定长度的序列数据，适用于许多应用场景，如自然语言处理、时间序列分析等。
在TensorFlow中，可以使用tf.io.FixedLenSequenceFeature函数来定义FixedLenSequenceFeature。以下是一个示例代码：
import tensorflow as tf
# 定义输入数据的特征
feature = tf.io.FixedLenSequenceFeature(shape=[10], dtype=tf.float32, default_value=0.0)
# 解析输入数据
def parse_example(example_proto):
feature_description = {
'data': feature
}
parsed_example = tf.io.parse_single_example(example_proto, feature_description)
return parsed_example['data']
# 使用FixedLenSequenceFeature处理输入数据
dataset = tf.data.TFRecordDataset('data.tfrecord')
dataset = dataset.map(parse_example)
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From merging shape 3 with other shapes. for '{{node stack}} = Pack[N=5, T=DT_FLOAT, axis=1](SparseToDense, SparseToDense_1, SparseToDense_2, SparseToDense_3, Cast)'
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features={
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'qi': tf.io.FixedLenFeature([len(config.get_query_categoric
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retur
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、、、
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model.add(tf.keras.layers.Dense
浏览 3提问于2019-12-09得票数 0
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feature_description = {'image_raw': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string, default_value='')}
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# Parse the input `tf.Example` proto usin
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print("Inside read_tf_tens")
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import math
import tensorflow as tf
import numpy as np
import struct
import sys
import a
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dataset_map(function(example_proto) {
features <- list(
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a = tf$FixedLenFeature(shape(), tf$float32),
b = tf$FixedLenFeatur
浏览 0提问于2019-08-17得票数 0
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"image": tf.io.FixedLenFeature((), tf.string),
"label": tf.io.FixedLenFeature((), tf.int64)}
image_shape = (28, 28)
def preprocess(example):
example = tf.io.pa
浏览 42提问于2020-12-03得票数 0
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为了将输入数据序列化为TFRecord格式，我尝试遵循TFRecord格式，但是在读取它时，我一直碰到这个错误：
InvalidArgumentError:键: my_key。无法解析序列化的示例。
我不知道我哪里出了问题。这是我无法解决的问题的一个极小范围的复制。
序列化了一些示例数据：
with tf.python_io.TFRecordWriter('train.tfrecords') as writer:
for idx in range(10):
example = tf.train.Example(
feature
浏览 1提问于2018-11-27得票数 18
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--为了训练一个Tensorflow模型，从多个TFRecord文件中输入数据的最有效的方法是什么？在我的当前过程中，迭代了来自TFRecords的示例，分别将示例提取到变量中，但我不认为这是正确的方法。
我正在从Keras迁移到Tensorflow，希望在我的工作流程中看到一些速度上的改进。为此，我已经将数据转移到TFRecord中，现在我正在尝试了解如何使用TFRecord文件目录运行基本的线性回归模型。我已经到了可以将TFRecord读入张量并像这样成批地进行训练的地步(代码取自Tensorflow入门示例，然后修改)：
# Model parameters
W = tf.Variabl
浏览 3提问于2017-11-06得票数 2
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def extract_data(tfrecord_ds):
feature_description = {
'classes_text': tf.io.FixedLenFeature((), tf.string),
'data': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string)
}
def _parse_data_function(example_proto):
re
浏览 2提问于2021-04-16得票数 0
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代码是tensorflow 2.8。基于tf医生，
use_multiprocessing Boolean.
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default to False. Note that because this implementation relie
浏览 56提问于2022-04-07得票数 0
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浏览 30提问于2019-05-20得票数 1
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代码是：
def _parse_function(example_proto):
features = {"var_len_feature": tf.VarLenFeature(tf.float32),
"FixedLenFeature": tf.FixedLenFeatu
浏览 0提问于2017-09-28得票数 4
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from pathlib import Path
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
import cv2
from tqdm import tqdm
from os import listdir
import numpy as np
import matplotlib.image as mpimg
from tqdm import tqdm
labe
浏览 121提问于2021-01-08得票数 2
1回答
我正在尝试从tfrecords构建一个数据管道，这是我的代码
def _parse_image_function(example_proto):
keys_to_features = {
'image/encoded': tf.io.FixedLenFeature((), tf.string),
'image/format': tf.io.FixedLenFeature((), tf.string, default_value='jpeg'),
'image/height':
浏览 35提问于2020-02-08得票数 0
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