该文是YJango:TensorFlow中层API Datasets+TFRecord的数据导入的后续。
本文介绍了计算机视觉领域中的经典算法及其在Tesla产品中的应用。这些算法包括HOG、SIFT、SURF、ORB、CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD、YOLO v2、ResNet、Inception、EfficientNet、Caffe、TensorFlow、Keras、OpenCV等,以及这些算法在自动驾驶、目标检测、人脸识别、图像分割、目标跟踪等应用场景中的实践案例。此外,作者还分享了在深度学习、计算机视觉领域中的代码、学习资料、开源项目、竞赛排名等方面的信息,供读者学习和参考。
tf2相比于tf1来说更加的友好,支持了Eager模式,代码和keras基本相同,所以代码也很简单,下面就如何用tf2-yolov3训练自己的数据集。 项目的代码包:链接: tf2-yolov3.需要自行下载 至于tf2-yolov3的原理可以参考这个链接,我觉得是讲的最好一个:链接: yolov3算法的一点理解.
本篇文章在上篇TensorFlow-手写数字识别(一)的基础上进行改进,主要实现以下3点:
在利用深度学习算法搭建完成网络之后,我们要对网络进行训练,要训练网络就要有训练数据,通常我们会直接对硬盘上存放数据进行操作,来fetch到网络中。这样直接从硬盘上读取 数据太慢了,为了加快数据读取,今天我们介绍一种比较好的数据格式 tfrecord,那么什么是tfrecord呢?
这次只记录我在实验中遇到的情况和略懂的几点,多余的我没有怎么看【笑哭】,一个是因为懒,一个是因为官网介绍页太少了8,有点心塞~~ 开门见山,关于Tensorflow读取数据,官网给出了三种方法,分别是: 1.供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序训练或者测试的每一个epoch,在tf.Session().run()函数中,以字典的形式通过feed_dict参数进行赋值。 2.从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管线从文件中读取数据。 3.预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况)。
本文介绍如何利用 TensorFlow 将多个 TFRecord 文件读取到内存中并显示为图片。首先介绍了 TFRecord 文件的结构和读取方法,然后通过一个具体的例子演示了如何使用 TensorFlow 读取和显示车牌号图片。最后,通过多线程的方式批量读取多个 TFRecord 文件,并将它们显示为图片。
除队列以外,tensorflow还提供了一套更高的数据处理框架。在新的框架中,每一个数据来源被抽象成一个“数据集”,开发者可以以数据集为基本对象,方便地进行batching、随机打乱(shuffle)等操作。
本文主要以MNIST数据集为例介绍TFRecords文件如何制作以及加载使用。所讲内容可以在SIGAI 在线编程功能中的sharedata/intro_to_tf文件夹中可以免费获取。此项功能对所有注册用户免费开放。非注册用户在官网注册即可使用。
众所周知,要训练出一个模型,首先我们得有数据。我们第一个例子中,直接使用dataset的api去加载mnist的数据。(minst的数据要么我们是提前下载好,放在对应的目录上,要么就根据他给的url直接从网上下载)。
Google官方推荐在对于中大数据集来说,先将数据集转化为TFRecord数据,这样可加快你在数据读取,预处理中的速度。除了“快”,还有另外一个优点就是,在多模态学习(比如视频+音频+文案作为特征)中可以将各种形式的特征预处理后统一放在TFRecord中,避免了读取数据时候的麻烦。
Tensorflow通过tf.gfile.FastGFile(filename,’rb’).read()读取的图像,是图像的原始数据,还需要经过解码,才能获取图像的数据,数据的格式为RGB(三通道图像),这一点是与Opencv不同。 Tensorflow提供了对jpeg和png格式图片的解码函数,例如“decode_jpeg”对jpeg格式的图片进行解码,使用encode_jpeg编码,将图像保存到本地。 图片都是存储为rgb格式。由于tf.gfile.FastGFile直接从img_path读取
如果你是 Tensorflow 的初学者,那么你或多或少在网络上别人的博客上见到过 TFRecord 的影子,但很多作者都没有很仔细地对它进行说明,这也许会让你感受到了苦恼。本文按照我自己的思路对此进行一番讲解,也许能够提供给你一些帮助。
TFRecord文件中的数据都是通过tf.train.Example Protocol Buffer的格式存储的。以下代码给出了tf.train.Example的定义。
“他山之石,可以攻玉”,站在巨人的肩膀才能看得更高,走得更远。在科研的道路上,更需借助东风才能更快前行。为此,我们特别搜集整理了一些实用的代码链接,数据集,软件,编程技巧等,开辟“他山之石”专栏,助你乘风破浪,一路奋勇向前,敬请关注。
目前,越来越多的互联网公司内部都有自己的一套框架去训练模型,而模型训练时需要的数据则都保存在分布式文件系统(HDFS)上。Hive作为构建在HDFS上的一个数据仓库,它本质上可以看作是一个翻译器,可以将HiveSQL语句翻译成MapReduce程序或Spark程序,因此模型需要的数据例如csv/libsvm文件都会保存成Hive表并存放在HDFS上,那么问题就来了,如何大规模地把HDFS中的数据直接喂到Tensorflow中呢?
本文介绍了如何使用深度学习模型进行图像分类,并探讨了在训练和评估模型时出现的问题及解决方案。
tensorflow提供了一种统一的格式来存储数据,这个格式就是TFRecord,TFRecord文件中的数据都是通过tf.train.Example Protocol Buffer的格式.proto来存储的。以下代码给出了tf.train.Example的定义。
在这一篇文章里,我们将继续上一篇文章的工作,并且在上一篇文章的前提下加入数据集的制作,最终我们将完成这个全连接神经网络的小栗子. 先说说我们上一篇文章我们的自制数据集的一切缺点,第一,数据集过于分散,在一个文件夹里读取难免导致内存利用率低,而我们将会使用TensorFlow的tfrecords()函数来讲图片和标签制作成这种二进制文件,这样我们的内存利用率会增加不少. 将数据保存为tfrecords文件可以视为这样一个流程: 提取features -> 保存为Example结构对象 -> TFRecordW
在上一篇文章中,我们通过使用mnist上的图片和标签数据来去制作数据集,而今天这一篇文章我们将在反向传播过程中和测试过程中调用数据集. 一:反向传播获取文件(mnist_backward.py) 先上
TFRecord 是谷歌推荐的一种二进制文件格式,理论上它可以保存任何格式的信息。TFRecord的核心内容在于内部有一系列的Example,Example是Protocol Buffer协议下的消息体。(Protobuf是Google开源的一款类似于Json,XML数据交换格式,其内部数据是纯二进制格式,不依赖于语言和平台,具有简单,数据量小,快速等优点。
参考书 《TensorFlow:实战Google深度学习框架》(第2版) 例子:从一个张量创建一个数据集,遍历这个数据集,并对每个输入输出y = x^2 的值。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # coding=utf-8 """ @author: Li Tian @contact: 694317828@qq.com @software: pycharm @file: dataset_test1.py @time: 2019/2/10 1
##TFRecord## 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。 TFRecords文件包含了tf.train.Example 协议内存块(protocol buffer)(协议内存块包含了字段 Features)。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 写入到TFRecords文件。 从TFRecords文件中读取数据, 可以使用tf.TFRecordReader的tf.parse_single_example解析器。这个操作可以将Example协议内存块(protocol buffer)解析为Tensor。 ##Image to TFRecord##
在这一篇文章里,我们将继续上一篇文章的工作,并且在上一篇文章的前提下加入数据集的制作,最终我们将完成这个全连接神经网络的小栗子.
今天,我们将介绍Google的Tensorflow物品检测API及Mask R-CNN技术,并将之应用于实际的物品动态检测中。
概述关于tensorflow读取数据,官网给出了三种方法: 1、供给数据:在tensorflow程序运行的每一步,让python代码来供给数据 2、从文件读取数据:建立输入管线从文件中读取数据 3、预加载数据:如果数据量不太大,可以在程序中定义常量或者变量来保存所有的数据。 这里主要介绍一种比较通用、高效的数据读取方法,就是tensorflow官方推荐的标准格式:tfrecord。 tfrecord数据文件 tfrecord数据文件是一种将图像数据和标签统一存储的二进制文件,能更好的利用内存,在tenso
Data API还可以从现成的文件(比如CSV文件)、固定大小的二进制文件、使用TensorFlow的TFRecord格式的文件(支持大小可变的记录)读取数据。TFRecord是一个灵活高效的二进制格式,基于Protocol Buffers(一个开源二进制格式)。Data API还支持从SQL数据库读取数据。另外,许多开源插件也可以用来从各种数据源读取数据,包括谷歌的BigQuery。
在上一篇文章中,我们通过使用mnist上的图片和标签数据来去制作数据集,而今天这一篇文章我们将在反向传播过程中和测试过程中调用数据集.
由于工作繁忙原因,对人脸识别技术原理的连载停了一段时间,从今天开始尝试恢复回来。我们先回想一下前面完成的工作。这几节主要任务就是为神经网络的训练准备足够多的数据,第一步是创建不包含或者包含人脸部分小于30%的图片,我们从人脸图片数据集中的每张图片随机选取一个矩形区域,确定该区域与人脸区域不重合或重合部分少于30%,这部分数据我们成为neg,目的是告诉网络没有人脸的图片是怎样的。
本章我们来介绍如何使用Tensorflow训练一个区分不同音频的分类模型,例如你有这样一个需求,需要根据不同的鸟叫声识别是什么种类的鸟,这时你就可以使用这个方法来实现你的需求了。话不多说,来干。
本章介绍如何使用Tensorflow实现简单的声纹识别模型,首先你需要熟悉音频分类,没有了解的可以查看这篇文章《基于Tensorflow实现声音分类》。基于这个知识基础之上,我们训练一个声纹识别模型,通过这个模型我们可以识别说话的人是谁,可以应用在一些需要音频验证的项目。
本文主要记录切换项目至TF2.0+后使用TFRecordDataset保存训练数据与使用estimator建模及后续的模型或者checkpoint加载使用预测的一些基本方法及踩过的坑。
在 Object Detection API 的示例代码中包含了一个训练识别宠物的 Demo,包括数据集和相应的一些代码。虽然本课程中我们会自己准备数据和脚本来进行训练,但是在这之前还需要安装一些库、配置一下环境。在配置完成之后,运行一下这个训练宠物的 Demo,以便检查环境配置是否 OK,同时对训练过程先有个整体的了解,然后再准备自己的数据和训练脚本。 请确保已经安装好了 Python 2.7。 安装 Object Detection API 首先下载 Object Detection API 的代码:
摘要:BERT是近几年NLP领域中具有里程碑意义的存在。因为效果好和应用范围广所以被广泛应用于科学研究和工程项目中。广告系列中前几篇文章有从理论的方面讲过BERT的原理,也有从实战的方面讲过使用BERT构建分类模型。本篇从源码的角度从整体到局部分析BERT模型中分类器部分的源码。
TFRecord 是一种二进制格式,用于高效编码tf.Example protos 的长序列 。TFRecord 文件很容易被 TensorFlow 通过这里和 这里tf.data描述的包 加载 。本页介绍了 Earth Engine 如何在 或和 TFRecord 格式之间进行转换。 ee.FeatureCollectionee.Image
Root 编译自GitHub 量子位 出品 | 公众号 QbitAI TensorFlow官方在GitHub上推了一个AlphaGo Zero的开源代码! 这个叫做Minigo的围棋AI引擎,是一个使用Python语言、在TensorFlow框架实现的基于神经网络的围棋算法。 这个项目确实是受到DeepMind的AlphaGo算法的启发,但TensorFlow官方再三强调这个项目不属于DeepMind,也不是官方正式的AlphaGo项目。 不是行货!不是行货!不是行货! 重要的事情说三遍! DeepMind
作者:张旭 编辑:张欢 这是一篇以实践为主的入门文章,目的在于用尽量少的成本组织起来一套可以训练和测试自己的分类任务的代码,其中就会用到迁移学习,TF-Slim库的内容,所以我们分为下面几个步骤介绍:: 什么是迁移学习; 什么是TF-Slim; TF-Slim实现迁移学习的例程; 应用自己的数据集完成迁移学习。 操作系统:Win10 开发语言:Python3.5 算法:TensorFlow1.1 1 什么是迁移学习: 一般在初始化CNN的卷积核时,使用的是正态随机初始化,此时训练这个网
!!!num_epochs=None,不指定迭代次数,这样文件队列中元素个数也不限定(None*数据集大小)。
TFRecords其实是一种二进制文件,虽然它不如其他格式好理解,但是它能更好的利用内存,更方便复制和移动,并且不需要单独的标签文件
本文面对三种常常遇到的情况,总结三种读取数据的方式,分别用于处理单张图片、大量图片,和TFRecorder读取方式。并且还补充了功能相近的tf函数。
如何安装tensorflow object detection API框架,看这里:
补充知识:tensorflow中两种读图及裁剪图片的区别(io.imread和cv2.imread)以及(transform.resize和cv2.resize)
本文介绍如何使用深度学习进行图像分类,通过实例分析,展示了如何利用预训练模型和迁移学习进行图像分类。同时,文章还讨论了数据准备和模型训练的细节,并提供了针对自己数据集进行训练的代码示例。
这里要注意的是,TFrecord文件的格式定义中,一定要包含“image/encoded”和“image/format”两个关键字 ,第一个关键字的值为图像的二进制值,第二个为图像的格式。
2. 对接性:TensorFlow中也加入了高级API (Estimator、Experiment,Dataset)帮助建立网络,和Keras等库不一样的是:这些API并不注重网络结构的搭建,而是将不同类型的操作分开,帮助周边操作。可以在保证网络结构控制权的基础上,节省工作量。若使用Dataset API导入数据,后续还可选择与Estimator对接。
参考 tf.python_io.TFRecordWriter() - 云+社区 - 腾讯云
从tesorflow1.11之后,(大概是这个版本号),谷歌推出了tf.data模块来读取数据,甚至在tensorflow2.0中,取消了数据队列管道,所以我建议大家学习tf.data模块。未来我也会做详细的tf.data模块使用说明。
关于深度学习,每个人都有自己的看法。有人说就是炼丹,得个准确率召回率什么的,拿到实际中,问问为什么,都答不上来。各种连代码都没写过的人,也纷纷表示这东西就是小孩堆积木,然后整个大功耗的服务器跑上几天,调调参数。然后每个实验室招生,都说自己是做什么深度学习,机器 学习,大数据分析的,以此来吸引学生。可是可是,他们实验室很可能连一块 GPU 都没有。 对于像我这样的渣渣来说,深度学习的乐趣不在于推导那么几个公式,而在于你在做情感分析的时候,RMSE小了,准确率高了;你在做机器翻译的时候,英文句子准确地变成了地地
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