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我正在尝试训练一些嵌入，并将我的数据集放入tfrecord形式。但是，当我尝试从相同的文件中读取时，如下所示： def parse_example(w, tf_example): 'given': tf.FixedLenFeaturefeatures = sess.run(iter_features) print(features, labels) 对于与前面相同的上下文对
浏览 15提问于2019-03-10得票数 0
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我对TensorFlow非常陌生，这可能是一个非常初级的问题。我见过这样的例子，使用要使用的功能(例如，“图像”、“标签”)，可以将自定义数据集转换为TFRecord文件。在解析该TFRecord文件时，必须事先知道特征(即“图像”、“标签”)才能使用该数据集。 我的问题是-我们如何解析事先不知道功能的TFRecord文件？假设有人给了我一个TFRecord文件，我想用它来解码所有相关的</
浏览 29提问于2020-08-24得票数 2
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我们有tfrecord文件，其中每个tfrecord文件包含一个单独的示例，但其中的功能包含一个值列表。我们通过以下方式使用tf.data.Dataset： )
我们不使用n_rows_per_record_file的固定常量，而是查找给定文件路径的行数。我们试着使用下面这样<
浏览 34提问于2021-05-22得票数 1
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凯德罗支持tfrecord吗？
、、、、
为了使用Docker容器在AI平台上训练tensorflow keras模型，我们使用tf.data.Dataset将存储在GCS上的原始图像转换为tfrecord。因此，数据永远不会在本地存储。是否可以利用和tfrecord数据集以及tf.data.Dataset的流功能？根据，kedro似乎不支持tfrecord数据集。
浏览 2提问于2020-07-30得票数 2
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对于单个值或多个值的列表，我都可以创建TFRecord文件，而不会出现错误。我还知道如何从TFRecord文件中读回单个值，如我从各种来源编译的以下代码示例中所示。# Making an example TFRecord
featuresDict = {&#
浏览 26提问于2019-06-03得票数 5
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正确的tfrecord_dir参数应该是什么？在training.py中有；dataset = EasyDict(tfrecord_dir='dataset', resolution=128);train.mirror_augment = False
我把tfrecord_dir论点说成是dataset。这条路应该是正确的。我的tf记录器路径是\stylegan\dataset。我的</e
浏览 12提问于2022-08-24得票数 0
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基于这个预测，我希望网络告诉我汽车的马力。我的问题是，如何创建包含图像、模型标签和马力的数据集。那么我如何把它放在一个numpy数组中呢？
浏览 18提问于2020-05-05得票数 0
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关于阅读TFRecord，我有一个简单的问题：
假设你有一个记录，它有10个特征--每个特征都是大的numpy数组。当您读取记录时，是否所有10个numpy数组都加载到了内存中？
浏览 18提问于2020-06-01得票数 0
我想使用TensorFlow来处理正确的TFRecords字符串。我很想知道如何构造解析每个TFRecord的代码。有一组输入规则和数据类型映射应用于每个TFRecord记录以生成输出TFRecord。例如，找到COMMON、PRICE、EXTREF>REF2>ID和AVAILABILITY元素，并将它们的值导出为TFRecord。输出TFRecord示例：如何将
浏览 3提问于2017-07-15得票数 0
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对于新的dataset对象，是否有一种方法可以将数据集按照一定的比例划分为训练和测试数据集，以获得支持？还有k折交叉验证？在我的例子中，我只将所有数据写入一个TFRecord文件中，然后使用tf.data.TFRecordDataset导入它。现在，为了保持，我想要一种方法来将这个给定的数据集拆分成两个具有比率的数据集。我用data.take()和data.skip()解决了这个问题，但是对于ratio，我需要数据集的长度，这不是很好。
浏览 0提问于2017-12-29得票数 0
下面是我使用的代码：from __future__ import print_functionflags.DEFINE_string('output_path', '', 'Path to output TFRecord</em
浏览 0提问于2020-03-13得票数 0
对于批处理大小的100，我希望tf.train.shuffle_batch运行2 * 10 = 20迭代，因为需要10批的100才能耗尽1000映像。RandomShuffleQueue '_1_shuffle_batch/random_shuffle_queue' is closed and has insufficientelements (requested 100, current size 0)
这是有意义的
浏览 3提问于2017-07-08得票数 0
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我有多个要合并的TFRecord数据集。这意味着，每个数据集都包含一个特征，我希望将其合并到一个包含所有特征的TFRecord中。迭代所有数据集并提取每个记录的特征，最后编写一个包含所有特征的新记录，这是可行的，但我在创建一个有效的脚本时遇到了一些困难。 简单地说，我的问题是： 下面的代码可以正常工作。tfrecord = tf.data.TFRecordDataset("/my/fil
浏览 38提问于2021-10-26得票数 0
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我正在编写一个函数，将图像保存到TFRecord文件中，然后使用TensorFlow的Data进行读取。但是，当尝试创建一个TFRecord以保存它时，我会收到以下错误消息：用于创建TFRecord的</e
浏览 11提问于2022-02-22得票数 1
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我在使用"new“( TFRecord v1.4) Dataset API读取TFRecord格式图像数据时遇到了问题。我认为问题在于，在尝试读取时，我正在以某种方式使用整个数据集，而不是一批。这里有一个使用批处理/文件队列API的工作示例： (在这个示例中，我运行的是一个分类器，但是读取TFRecord图像的代码在DataReaders.py类中)。我相信，问题的职能是：
def parse_mnist_tfrec(tfrecord</em
浏览 1提问于2017-11-27得票数 4
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我已经创建了一个包含元素及其对应标签的TFRecord数据集文件。我想用它来训练使用免费TPU的Colab模型。我可以加载TFRecord文件，甚至运行迭代器来查看内容，但是，在时代开始之前，它会抛出以下错误： [[RemoteCall]]
[[IteratorGetNextA
浏览 1提问于2019-09-19得票数 0
这是我从tfrecord加载数据的代码： features = { dataset = d
浏览 5提问于2020-07-10得票数 0
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我想制作一个大小为2d的数组(n，3)到一个tfrecord file，并读取它。我为使tfrecord file而编写的代码是 return tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatListbatch_size=1)with tf.compat.v1.Session() as sess:代码运行时没有错误，但会话
浏览 0提问于2019-10-19得票数 0
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在使用generate_tfrecord.py时，我总是会得到"generate_tfrecord.py: error: un为人所识别的参数“的错误。但是，我没有改变任何东西，我使用了来自自定义对象检测教程的相同命令，来自TFOD网站。链接：
在Google和本地python环境上都进行了尝试，但仍然存在相同的问题。以前有人经历过这个错误，如果是的话，你是如何解决的？请帮帮忙。谢谢!-o [PATH_TO_ANNOTATIONS_FOLDE
浏览 2提问于2021-05-25得票数 2
我使用的是TensorFlow 1.2和一个20G TFRecord文件中的数据集。该TFRecord文件中大约有50万个示例。看起来，如果我为buffer_size选择一个小于dataset中记录数量的值，那么将只使用TFRecord中的第一个N条记录。例如，如果使用buffer_size = 100，似乎只使用了最初的100条记录。buffer_size应该始终是数据集的长度吗？这会影响培训绩效吗？
浏览 9提问于2017-12-12得票数 7
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