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TensorFlow2.0(10):加载自定义图片数据到Dataset

前面的推文中我们说过,在加载数据和预处理数据时使用tf.data.Dataset对象将极大将我们从建模前的数据清理工作中释放出来,那么,怎么将自定义数据加载为DataSet对象呢?...本文就来捋一捋如何加载自定义的图片数据实现图片分类,后续将继续介绍如何加载自定义的text、mongodb等数据。...加载自定义图片数据 如果你已有数据,那么,请将所有数据存放在同一目录下,然后将不同类别的图片分门别类地存放在不同的子目录下,目录树如下所示: $ tree flower_photos -L 1 flower_photos...如果你已有自己的数据,那就按上面的结构来存放,如果没有,想操作学习一下,你可以通过下面代码下载上述图片数据: import tensorflow as tf import pathlib data_root_orig...https://github.com/ChenHuabin321/tensorflow2_tutorials ?

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AI实战 | Tensorflow自定义数据和迁移学习(附代码下载)

自定义数据 做深度学习项目时,我们一般都不用网上公开的数据,而是用自己制作的数据。那么,怎么用Tensorflow2.0来制作自己的数据并把数据喂给神经网络呢?且看这篇文章慢慢道来。.../s/1V_ZJ7ufjUUFZwD2NHSNMFw 提取码:dsxl 数据划分 划分 由上图可知,60%的数据用来train,20%的数据用来validation,同样20%用来test。...把数据的标签做one-hot编码。...一般数据较少的话需要使用数据增强以增加数据,防止训练网络过拟合。...参考资料 本篇文章主要参考网易云课堂龙龙老师的《深度学习与TensorFlow 2入门实战》 课程链接:https://study.163.com/course/courseMain.htm?

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【时空序列预测实战】详解时空序列常用数据之MovingMnist数据(demo代码)

前言 毋庸置疑在做时空序列模型的时候,oving数据,或者说标准的数据是必要的 这篇文章我们主要介绍MovingMnist数据,做这个方向的research是逃不过这个数据的使用的 一、 Address...地址:http://www.cs.toronto.edu/~nitish/unsupervised_video/ 这个数据主要是在 Unsupervised Learning of Video Representations...input,后十帧为target,一共有10000个sequence,每个图片的大小为64✖64 (contains 10,000 sequences each of length 20 showing 2...batch_size, 64, 64] # B S H W -> S B H W data = np.load(path) data_trans = data.transpose(1, 0, 2,...' + url) data = urllib.request.urlopen(url) filename = url.rpartition('/')[2]

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TensorFlow 数据和估算器介绍

TensorFlow 1.3 引入了两个重要功能,您应当尝试一下: 数据:一种创建输入管道(即,将数据读入您的程序)的全新方式。 估算器:一种创建 TensorFlow 模型的高级方式。...估算器包括适用于常见机器学习任务的预制模型,不过,您也可以使用它们创建自己的自定义模型。 下面是它们在 TensorFlow 架构内的装配方式。...我们现在已经定义模型,接下来看一看如何使用数据和估算器训练模型和进行预测。 数据介绍 数据是一种为 TensorFlow 模型创建输入管道的新方式。...从高层次而言,数据由以下类组成: 其中: 数据:基类,包含用于创建和转换数据的函数。允许您从内存中的数据或从 Python 生成器初始化数据。...迭代器:提供了一种一次获取一个数据元素的方法。 我们的数据 首先,我们来看一下要用来为模型提供数据数据

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Tensorflow2系类知识-6:数据构建和预处理

文章目录 数据的构建和预处理 数据的预处理办法 TFRecord :TensorFlow 数据存储格式 数据的构建和预处理 tf.data.Dataset类,提供了对数据的高层封装...使用于小数据的方法:tf.data.Dataset.from_tensor_slices() ,构成一个大的张量。...数据的预处理办法 Dataset.map(f):对数据的每个元素应用函数f,得到一个新的数据 Dataset.shuffle(buffer_size) :将数据打乱 Dataset.batch(...batch_size) :将数据分成批次,即对每 batch_size 个元素,使用 tf.stack() 在第 0 维合并,成为一个元素; TFRecord :TensorFlow 数据存储格式...TFRecord 可以理解为一系列序列化的 tf.train.Example 元素所组成的列表文件,而每一个 tf.train.Example 又由若干个 tf.train.Feature 的字典组成。

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TensorFlow TFRecord数据的生成与显示

TensorFlow提供了TFRecord的格式来统一存储数据,TFRecord格式是一种将图像数据和标签放在一起的二进制文件,能更好的利用内存,在tensorflow中快速的复制,移动,读取,存储 等等...我们可以写一段代码获取你的数据, 将数据填入到Example协议内存块(protocol buffer),将协议内存块序列化为一个字符串, 并且通过tf.python_io.TFRecordWriter...利用下列代码将图片生成为一个TFRecord数据: import os import tensorflow as tf from PIL import Image import matplotlib.pyplot...将图片形式的数据生成多个TFRecord 当图片数据量很大时也可以生成多个TFRecord文件,根据TensorFlow官方的建议,一个TFRecord文件最好包含1024个左右的图片,我们可以根据一个文件内的图片个数控制最后的文件个数...将单个TFRecord类型数据显示为图片 上面提到了,TFRecord类型是一个包含了图片数据和标签的合集,那么当我们生成了一个TFRecord文件后如何查看图片数据和标签是否匹配?

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自创数据,使用TensorFlow预测股票入门

S&P 500 股指时序绘图 预备训练和测试数据数据需要被分割为训练和测试数据,训练数据包含总数据 80% 的记录。该数据并不需要扰乱而只需要序列地进行切片。...后者涉及时间序列周期性分解的重复样本,以便模拟与原时间序列相同周期性模式的样本,但这并不不是简单的复制他们的值。...比较常见的错误就是在拆分测试和训练数据之前缩放整个数据。因为我们在执行缩放时会涉及到计算统计数据,例如一个变量的最大和最小值。...当训练达到了 epoch 的最大值或其它的用户自定义的停止标准的时候,网络的训练就会停止。...模型能迅速学习到测试数据中的时间序列的位置和形状,并在经过几个 epoch 的训练之后生成准确的预测。太棒了! 可以看到,网络迅速地适应了时间序列的基本形状,并能继续学习数据的更精细的模式。

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自创数据,使用TensorFlow预测股票入门

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