参考:Preparing Inputs 1.PASCAL VOC数据集 数据集介绍: PASCAL Visual Object Classes 是一个图像物体识别竞赛,用来从真实世界的图像中识别特定对象物体,共包括 4 大类 20 小类物体的识别.其类别信息如下. Person: person Animal: bird, cat, cow, dog, horse, sheep Vehicle: aeroplane, bicycle, boat, bus, car, motorbike, trai…

#写libsvm格式 数据 write libsvm     #!/usr/bin/env python #coding=gbk # ============================================================================== # \file gen-records.py # \author chenghuige # \date 2016-08-12 11:52:01.952044 # \Description # ========…

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…

Tensorflow models Code:https://github.com/tensorflow/models 编写时间:2017.7 记录在使用Object_Detection 中遇到的问题及解决方案 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ Creating accurate machine learning models capable of localizing and…

由于6.5中提出的TFRecord非常复杂,可扩展性差,所以本节换一种方式 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import numpy as np # 定义函数转化变量类型. def _int64_feature(value): return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value]))…

目录预训练源码结构简介输入输出源码解析参数主函数创建训练实例下一句预测&实例生成随机遮蔽输出结果一览预训练源码结构简介关于BERT,简单来说,它是一个基于Transformer架构,结合遮蔽词预测和上下句识别的预训练NLP模型.至于效果:在11种不同NLP测试中创出最佳成绩关于介绍BERT的文章我看了一些,个人感觉介绍的最全面的是机器之心再放上谷歌官方源码链接:BERT官方源码在看本博客之前,读者先要了解:1.Transformer架构2.BERT模型的创新之处3.python语言及tensor…

import os import json def get_annotation_dict(input_folder_path, word2number_dict): label_dict = {} father_file_list = os.listdir(input_folder_path) for father_file in father_file_list: full_father_file = os.path.join(input_folder_path, father_file)…

1. tf.layers.conv2d(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特征图的个数,kernel_size卷积核的大小,stride步长,padding是否补零 2. tf.layers.conv2d_transpose(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行反卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特…

  http://blog.topspeedsnail.com/archives/10542 主题 TensorFlow RNN不像传统的神经网络-它们的输出输出是固定的,而RNN允许我们输入输出向量序列.RNN是为了对序列数据进行建模而产生的. 样本序列性:样本间存在顺序关系,每个样本和它之前的样本存在关联.比如说,在文本中,一个词和它前面的词是有关联的:在气象数据中,一天的气温和前几天的气温是有关联的. 例如本帖要使用RNN生成古诗,你给它输入一堆古诗词,它会学着生成和前面相关联的字词.如果…

紧接上篇Tensorflow学习教程------tfrecords数据格式生成与读取,本篇将数据读取.建立网络以及模型训练整理成一个小样例,完整代码如下. #coding:utf-8 import tensorflow as tf import os def read_and_decode(filename): #根据文件名生成一个队列 filename_queue = tf.train.string_input_producer([filename]) reader = tf.TFRecord…