因为我想获取TFRecord文件中的示例数,所以我使用的当前方法是
len([x for x in tf.python_io.tf_record_iterator(tf_record_file)])
但它是缓慢的。我的TFRecord文件中的所有示例都有完全相同的长度,所以我想知道是否有一种方法可以获得整个TFRecord文件(xxx.tfrecord)的大小(字节数)和其中一个示例的大小(字节数)?那我想我可以用
number_of_Examples =( TFRecord文件的长度)/(第一个示例的长度)=(xxx.tfrecord中所有示例的字节)/(一个实例的字节)
以便更快地
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:
TypeError: <tf.Tensor ...> has type <class 'tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor'>, but expected one of: numbers.Real
用于创建TFRecord的函数是:
def create_tfrecord(filepath, label):
im
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:
UnimplementedError: From /job:worker/replica:0/task:0:
File system scheme '[local]' not implemented (file: '/content/gdrive/My Drive/data/encodeddata_inGZIP.tfrecord')
[[{{n
我很难从TFRecord文件中读取“多”(超过500个)事件。如果我创建一个包含500个事件的文件,一切都很好,但是当我试图读取和解析该文件时,超过500个会导致错误:
W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:993] Invalid argument: Could not parse example input, value:
...
UnicodeDecodeError: 'utf8' codec can't decode byte 0xb5 in position 40: invalid start byte
图像以形状(
我需要将我的4 4GB大小的数据集文件分解成块,小块。作为优化时间消耗的一部分,我想最大化并行处理。目前,我可以观察到CPU和GPU的核心未得到充分利用。请参见图像here中的附加输出。 我的代码片段如下所示 def _bytes_feature(value):
"""Returns a bytes_list from a string / byte."""
if isinstance(value, type(tf.constant(0))):
value = value.numpy() # BytesList