import tensorflow as tf files = tf.train.match_filenames_once("E:\\MNIST_data\\output.tfrecords") filename_queue = tf.train.string_input_producer(files, shuffle=False) # 读取文件. reader = tf.TFRecordReader() _,serialized_example = reader.read(filen…

A = tf.data.Dataset.from_generator(lambda: [['1,2'],['3,4,5']], tf.string, output_shapes=[None]) B = (A.map(lambda x: tf.string_to_number(tf.string_split(x, ',').values, tf.int64) ) .repeat(100) .padded_batch(2,[None]) ) it = B.make_one_shot_iterator…

参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 输入数据处理的整个流程. #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # coding=utf-8 """ @author: Li Tian @contact: 694317828@qq.com @software: pycharm @file: sample_data_deal.py @time: 2019/2/8 20:30 @desc:…

之前我们学习使用TensorFlow对图像数据进行预处理的方法.虽然使用这些图像数据预处理的方法可以减少无关因素对图像识别模型效果的影响,但这些复杂的预处理过程也会减慢整个训练过程.为了避免图像预处理成为神经网络模型训练效率的瓶颈,TensorFlow提供了一套多线程处理输入数据的框架. 下面总结了一个经典的输入数据处理的流程: 下面我们首先学习TensorFlow中队列的概念.在TensorFlow中,队列不仅是一种数据结构,它更提供了多线程机制.队列也是TensorFlow多线程输入数据处理…

1. Tensorflow高效流水线Pipeline 2. Tensorflow的数据处理中的Dataset和Iterator 3. Tensorflow生成TFRecord 4. Tensorflow的Estimator实践原理 1. 前言 我们在训练模型的时候,必须经过的第一个步骤是数据处理.在机器学习领域有一个说法,数据处理的好坏直接影响了模型结果的好坏.数据处理是至关重要的一步. 我们今天关注数据处理的另一个问题:假设我们做深度学习,数据的量随随便便就到GB的级别,那数据处理的速度对于模…

参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 通过TensorFlow提供的tf.train.batch和tf.train.shuffle_batch函数来将单个的样例组织成batch的形式输出. #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # coding=utf-8 """ @author: Li Tian @contact: 694317828@qq.com @software: p…

参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 一个简单的程序来生成样例数据. #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # coding=utf-8 """ @author: Li Tian @contact: 694317828@qq.com @software: pycharm @file: sample_data_produce1.py @time: 2019/2/3 21:46…

Tensorflow提供了一系列的对图像进行预处理的方法,但是复杂的预处理过程会减慢整个训练过程,所以,为了避免图像的预处理成为训练神经网络效率的瓶颈,Tensorflow提供了多线程处理输入数据的框架! 下面将一一阐述多线程处理输入数据的理论及Tensorflow的源代码! 1 队列和多线程 首先来介绍Tensorflow中定义队列的方式,在Tensorflow中,可以定义FIFOQueue和RandomShuffleQueue两种类型的队列,FIFO顾名思义是先入先出型队列,而RandomS…

参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 对于队列,修改队列状态的操作主要有Enqueue.EnqueueMany和Dequeue.以下程序展示了如何使用这些函数来操作一个队列. #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # coding=utf-8 """ @author: Li Tian @contact: 694317828@qq.com @software: pycharm…

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/ruoyunliufeng/article/details/38023431 通过前面的介绍我们知道.声音信号要通过AD转换,变成我们可以处理的数字信号,然后再交给FFT进行处理. 一.ADC转换 1.设置引脚 void GPIO_Init() // GPIO口的初始化 { P1M1 = B(00000011); //设置P1口模式 P1M0 = B(00000000); //设置P1口模式 仅仅有1.0和1.1为开漏,用于AD P1 =…

import tensorflow as tf # 1. 创建文件列表,通过文件列表创建输入文件队列 files = tf.train.match_filenames_once("F:\\output.tfrecords") filename_queue = tf.train.string_input_producer(files, shuffle=False) #解析TFRecord文件里的数据. # 读取文件. reader = tf.TFRecordReader() _,seri…

tf.python_io出错 TensorFlow 2.0 中使用 Python_io 暂时使用如下指令: tf.compat.v1.python_io.TFRecordWriter(filename)…

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 1.在自己编译器运行的python环境的...\Python3\Lib\site-packages,该目录下有文件夹tensorflow, tensorflow_core, ensorflow_estimator 2.进入tensorflow_core\examples文件夹,如果文件夹下只有s…

class CI_Input { //用户ip地址 protected $ip_address = FALSE; //用户浏览器地址 protected $user_agent = FALSE; //允许get方式提交数据 protected $_allow_get_array = TRUE; //新行央视标记 protected $_standardize_newlines = TRUE; //xss攻击过滤 protected $_enable_xss = FALSE; //csrf攻击过滤…

实际项目我是这样做的: def mining_ue_procedures_behavior(seq, lengths, imsi_list): print("seq 3:", seq[:3], "lengths 3:", lengths[:3]) # model.fit(seq, lengths) fitter = LabelEncoder().fit(seq) import sys n_components=[5, 10, 20, 30][int(sys.argv…

目录: 一.TFRecord输入数据格式 1.1 TFrecord格式介绍 1.2 TFRecord样例程序 二.图像数据处理 2.1TensorFlow图像处理函数 2.2图像预处理完整样例 三.多线程数据输入处理框架 3.1 队列与多线程 3.2输入文件队列 3.3组合训练数据(batching) 3.4输入数据处理框架  一.TFRecord输入数据格式 TensorFlow提供了一种统一的格式来存储数据,这个格式就是TFRecord 1.1 TFrecord格式介绍 TFRecord文件…

目录 第10章 TensorFlow高层封装 第11章 TensorBoard可视化 第12章 TensorFlow计算加速 第10章 TensorFlow高层封装 目前比较流行的TensorFlow高层封装主要有4个,分别是TensorFlow-Slim.TFLearn.Keras和Estimator. TensorFlow-Slim是Google官方给出的相对较早的TensorFlow高层封装,Google通过TensorFlow-Slim开源了一些已经训练好的图像分析模型,所以目前在图像识…

目录 三.TensorFlow入门 1. TensorFlow计算模型--计算图 I. 计算图的概念 II. 计算图的使用 2.TensorFlow数据类型--张量 I. 张量的概念 II. 张量的使用 3.会话 4.TensorFlow实现神经网络 I. 前向传播算法 II. 神经网络参数与TensorFlow变量 III. 用TF训练神经网络 四.深层神经网络 1. 深度学习与深度神经网络 I. 线性模型的局限性 II. Activation去线性化 III. 多层网络解决异或运算 2. L…

tensorflow之tfrecord数据读取 Tensorflow关于TFRecord格式文件的处理.模型的训练的架构为: 1.获取文件列表.创建文件队列:http://blog.csdn.net/lovelyaiq/article/details/78711944(tfrecord格式,保存,读取) 2.图像预处理:http://blog.csdn.net/lovelyaiq/article/details/78716325 3.合成Batch:http://blog.csdn.net/lo…

1. Tensorflow高效流水线Pipeline 2. Tensorflow的数据处理中的Dataset和Iterator 3. Tensorflow生成TFRecord 4. Tensorflow的Estimator实践原理 1. 前言 前面博文介绍了Tensorflow的一大块,数据处理,今天介绍Tensorflow的高级API,模型的建立和简化过程. 2. Estimator优势 本文档介绍了Estimator一种可极大地简化机器学习编程的高阶TensorFlow API.用了Esti…

1. Tensorflow高效流水线Pipeline 2. Tensorflow的数据处理中的Dataset和Iterator 3. Tensorflow生成TFRecord 4. Tensorflow的Estimator实践原理 1. 前言 GPU和TPU可以显著缩短执行单个训练步所需的时间.实现最高性能需要高效的输入流水线,以在当前时间步完成之前为下一步提供数据.tf.data API可以帮助我们构建灵活高效的输入流水线.本文档介绍了 tf.data API的功能,以及在各种模型和加速器上构…

1. Tensorflow高效流水线Pipeline 2. Tensorflow的数据处理中的Dataset和Iterator 3. Tensorflow生成TFRecord 4. Tensorflow的Estimator实践原理 1. 前言 TFRecord是TensorFlow官方推荐使用的数据格式化存储工具,它不仅规范了数据的读写方式,还大大地提高了IO效率. 2. TFRecord原理步骤 TFRecord内部使用了"Protocol Buffer"二进制数据编码方案,只要生成…

目录 TensorFlow高层封装:从入门到喷这本书 0. 写在前面 1. TensorFlow高层封装总览 2. Keras介绍 2.1 Keras基本用法 2.2 Keras高级用法 3. Estimator介绍 3.1 Estimator基本用法 3.2 Estimator自定义模型 3.3 使用数据集(Dataset)作为Estimator输入 4. 总结 TensorFlow高层封装:从入门到喷这本书 0. 写在前面 参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第…

TensorFlow 2 简介 TensorFlow 是由谷歌在 2015 年 11 月发布的深度学习开源工具,我们可以用它来快速构建深度神经网络,并训练深度学习模型.运用 TensorFlow 及其他开源框架的主要目的,就是为我们提供一个更利于搭建深度学习网络的模块工具箱,使开发时能够简化代码,最终呈现出的模型更加简洁易懂. 2019 年,TensorFlow 推出了 2.0 版本,也意味着 TensorFlow 从 1.x 正式过度到 2.x 时代.根据 TensorFlow 官方 介绍内容…

1.队列的实现: import tensorflow as tf q=tf.FIFOQueue(2,'int32') #创建一个先进先出队列,指定队列中最多可以保存两个元素,并指定类型为整数. #先进先出队列为:FIFOQueue,随机的为:RandomShuffleQueueinit=q.enqueue_many(([0,10],)) #将[0,10]这2个元素排入此队列 x=q.dequeue() y=x+1 #将加1后的值再重新加入队列 q_inc=q.enqueue([y]) with…

记录一下学习深度学习的小事情: 1.tensorflow 现在只支持windows 64位系统: 2.因为实验室的电脑比较老旧,Gpu配置低,所以选择安装的是tensorflow Cpu版本,对于学习来说是完全够用了,等进阶之后再砸钱买个好的显卡. 3.因为需要完成吴恩达深度学习视频的作业(网上下载的作业版本),需要使用jupyter打开,所以得使jupyter能import tensorflow. 4.因为使用anaconda方式进行安装,所以不支持python3.6版本.(官网解释如图) 现…

Tensorflow开发的基本步骤: 定义Tensorflow输入节点 通过占位符定义: X = tf.placeholder("float") 2.通过字典类型定义: inputdict = { 'x': tf.placeholder("float"), 'y': tf.placeholder("float") } 3. 直接定义输入节点: train_x = np.float32(np.linspace(-1,1,100)) 定义“学习参数”…

打开Anaconda Prompt, step1: 输入清华仓库镜像 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --set show_channel_urls yes step2: 搭建tensorflow环境 输入conda create -n tensorflow python=3.5 结束后anaconda中的environment中可以看…

随手记 ancaconda Anaconda2-5.0.1-Windows-x86_64(python3.5 ancaconda python-3.5.2-amd64 安装TensorFlow的时候自动依赖安装)charmpython IDE 1 安装 ancaconda 访问Anaconda的下载页面,下载Python 3..6,选择64位版本. 2 配置国内的源 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/…

首先,第一个,下载,python3.6.4版本 64位 安装python,由于,我是window8.1,所以我遇到这样的问题 参考解决方案:https://answers.microsoft.com/zh-hans/windows/forum/windows8_1-update/%E5%85%B3%E4%BA%8Ewin81%E6%97%A0%E6%B3%95%E5%AE%89/aa5cac53-dc55-4bc8-8687-e504b4acfa7b   安装了相应的windows组件,之后便安…