在TensorFlow的Dataset API中，我们可以在GPU处理当前批次的数据时使用dataset.prefetch(buffer_size=xxx)预加载其他批次的数据，因此可以充分利用GPU。我打算使用Keras，不知道keras是否有类似的API让我可以充分利用图形处理器，而不是串行执行: read batch 0->process batch 0->read batch 1-> process我简单浏览
浏览 14提问于2018-09-05得票数 13
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我试图导入tensorflow女权主义字母类别数据集。，但我没有看到任何示例显示如何在文档中的任何地方导入这些数据集。如何从tensorflow数据集库导入女权主义数据集？我知道还有其他方法可以像下面的代码那样获得像extra_keras_datasets包这样的数据集
(x_train, y
浏览 1提问于2021-07-24得票数 0
TensorFlow最近引入了tf.contrib.data.prefetch_to_device()，它支持对GPU内存的预取，但如何在具有多个GPU的系统上实现预取还不是很清楚。每个GPU都需要自己的流水线来处理数据集的一部分吗？
浏览 0提问于2018-04-20得票数 2
所以我想知道:既然你可以在keras中保存模型；是否有任何预先训练的模型(LSTM、RNN或任何其他ANN)用于时间序列预测？如果是这样的话，我如何获取它们？在凯拉斯有吗？我的意思是，如果有一个包含预训练模型的网站，那将是非常有用的，这样人们就不需要花费太多的时间来训练它们。可以执行以下操作吗?1.假设我现在有一个数据集，并使用它来训练我的模型。假设在一个月内，我将访问另一个数据集(对应于相
浏览 1提问于2017-10-12得票数 15
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TensorFlow在单个张量上有2GB的长期限制.这意味着你不能在一次超过2GB的数据上训练你的模型。现在推荐的方法是使用Keras (关于tensorflow.org的所有教程都使用它)。而且，对于Keras，没有tf.Graph()，没有tf.Session()，也没有run() (至少没有一个是用户可以轻易看到的)。
如何使上述代码与Keras一起工作？
浏览 3提问于2018-12-26得票数 1
dataset = dataset.batch(50)它是预取一批还是一种元素？根据tensorflow中的API文档，buffer_size是元素预取的最大值。但是，在对数据集进行批处理后，似乎是批处理的数字。
浏览 0提问于2018-08-01得票数 7
我发现创建一个自定义数据集非常困难，该数据集可以用于替换来自tensorflow_datasets的tensorflow_datasets数据集，这样我就可以用自己的数据重用其他代码：
导入tensorflow_datasetsas tfds数据集= tfds.load(name="wine_quality"，as_super
浏览 1提问于2021-11-02得票数 0
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张量流模型的保存与模型平均计算
、、、、
我更喜欢使用伯特预培训的TensorFlow代码。现在我有三种不同的模型，它们都是从不同的数据集中预先训练出来的。如何像论文中所做的那样<
浏览 7提问于2020-06-17得票数 2
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我在尝试跟踪tensorflow自己的Quickstart时出现了一些错误。我的问题是:我正在尝试使用自定义数据集来实现它，而且我在弄清楚MNIST数据集是如何预处理的时遇到了一些困难。以下是加载数据的文档中的代码：(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
Keras的文档显示，load_data()返回一个Nump
浏览 5提问于2020-03-04得票数 0
对于图像数据，只有Keras图像函数就足够了吗？ a. TensorFlow2.0数据集b. Python Pandas (或任何其他可用于图像和/或文本数据的库) c.Keras数据生成器，图像增强等。
浏览 16提问于2020-04-18得票数 1
代码：错误消息：
AttributeError:模块“tensorflow.keras.datasets.mnist”没有属性“read_data_sets”
浏览 4提问于2021-11-19得票数 0
我需要访问我的X特性和Y标签从预取列车数据集。我知道，如果循环遍历数据集，就可以打印Xs和Ys。array Y
但实际上，我需要将X与Y分开，以便将它们存储在分离的numpy变量中，就像我们使用sklearn X_train ()函数时使用train_test_split和Y_train时所做的那样与我一样，它们将作为另一个函数的参数，它不接受预取数据集，而只接受Xs的numpy数
浏览 7提问于2022-06-26得票数 2
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我使用以下代码使用tensorflow阅读它们：- num_parallel_reads=2)
如何将此数据集分解为培训和测试数据集我对tensorflow非常陌生，不知道如何处理预
浏览 12提问于2022-11-03得票数 0
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我正在跟踪一个，它正在使用MNIST作为它的手写图像。它有代码from dataset.mnist import load_dataset，当我尝试它时，它没有工作，给出了一个错误，说没有这样的模块名为dataset.mnist。我已经分别使用dataset和mnist下载了pip模块。这本书推荐使用Anaconda，但我尝试过，但没有成功。
浏览 1提问于2019-07-07得票数 0
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我想使用数据集列表作为.fit()函数的输入，但它返回： ValueError: Failed to find data adapter that can handle input: (<class'list'> containing values of types {"<class 'tensorflow.python.data.ops.dataset_ops.PrefetchDataset'>"}), <class 'NoneType&#
浏览 38提问于2020-12-27得票数 0
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对于一个项目，我需要有一个检测器，可以检测许多不同的对象。为此，COCO的90个类是不够的，因为我希望能够看到更多。编辑:我现在已经找到了一个很好的方法，LVIS数据集有1200个用于检测的类，并且正在使用来自coco的图像(他们重新标记了它们)。在facebookai的detectron2中有一个很好的模型。
浏览 0提问于2020-09-03得票数 4
当我从生成器创建一个tf数据集并尝试运行tf2.0代码时，它会向我发出一条警告消息。代码： import tensorflow as tf
from tensorflow.keras()
train_loss = tf.keras.me
浏览 45提问于2019-05-08得票数 3
我想从数据组数组中定义的所有API中预取和缓存数据。即使用户没有访问相关页面或执行进行这些调用的功能，也应该获取和缓存数据。在我的例子中，没有预取数据的离线支持是没有用的。有没有办法像Angular为资产提供的那样预取API数据，或者我需要对我在数据组中指定的所有API进行一些虚拟API调用？
提亚
浏览 8提问于2020-05-26得票数 0
我有一个图像数据集，如| |-Defective| |-Not_Defective我使用以下函数对这些图像进行了预处理train_data=tf.keras.utils.image_dataset_from_directory和type(train_d
浏览 21提问于2021-10-30得票数 0
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