tensorflow 数据读取 队列和线程 文件读取, 图片处理 问题:大文件读取,读取速度, 在tensorflow中真正的多线程 子线程读取数据 向队列放数据(如每次100个),主线程学习,不用全部数据读取后,开始学习 队列与对垒管理器,线程与协调器 tf.FIFOQueue(capacity=None,dtypes=None,name="fifo_queue") # 先进先出队列 dequeue() 出队方法 enqueue(vals,name=None) 入队方法 enqueu…

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.1 训练/开发/测试集 对于一个数据集而言,可以将一个数据集分为三个部分,一部分作为训练集,一部分作为简单交叉验证集(dev)有时候也成为验证集,最后一部分作为测试集(test).接下来我们开始对训练集执行训练算法,通过验证集或简单交叉验证集选择最好的模型.经过验证我们选择最终的模型,然后就可以在测试集上进行评估了.在机器学习的小数据量时代常见的做法是将所有数据三七分,就是人们常说的70%训练集集,30%测试集,如果设置有验证集,我们可…

目录 文件读取 文件队列构造 文件阅读器 文件内容解码器 开启线程操作 管道读端批处理 CSV文件读取案例 先看下文件读取以及读取数据处理成张量结果的过程: 一般数据文件格式有文本.excel和图片数据.那么TensorFlow都有对应的解析函数,除了这几种.还有TensorFlow指定的文件格式. TensorFlow还提供了一种内置文件格式TFRecord,二进制数据和训练类别标签数据存储在同一文件.模型训练前图像等文本信息转换为TFRecord格式.TFRecord文件是protobuf格…

第三章中主要介绍了简单的文件读取和简单的异常处理操作. 首先建立文件文件夹:HeadFirstPython\chapter3,在Head First Pythong官方站点下载须要使用的文件:sketch.txt,并放入到之前建好的文件夹中. 相关语法 读取文件 the_file = open('sketch.txt) # 打开文件,获取到文件对象 # 对文件里的数据进行一些处理 the_file.close() # 关闭文件 异常捕获 import sys try: # 可能会出现异常的代码…

1.读取小文件,并进行分页 商品|价格 飞机|1000 大炮|2000 迫击炮|1000 手枪|123 ..... lis = [] n = 10 #每页显示10条信息 with open('小文件',mode='r',encoding='utf-8')as f: content = f.readlines() for line in content: line_str = " ".join(line.strip().split('|')) #读取每一行,去换行符,转化成'飞机 100…

文件的写入读取有很多方法,今天学到的是Scanner和PrintWriter 文件读取 Scanner in = new Scanner(Paths.get("file.txt")) 文件写入 PrintWriter out = new PrintWriter("file.txt") 文件读取的我目前只发现他是一行一行的读取不能整篇幅的读取,所以写了一个while循环,一行行的打印. 文件写入,写入的文件不能实现追加模式的写入.会把之前内容覆盖掉. 文件操作完,记得…

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.4 正则化(regularization) 如果你的神经网络出现了过拟合(训练集与验证集得到的结果方差较大),最先想到的方法就是正则化(regularization).另一个解决高方差的方法就是准备更多的数据,这也是非常可靠的方法. 正则化的原理 正则化公式简析 L1范数:向量各个元素绝对值之和 L2范数:向量各个元素的平方求和然后求平方根 Lp范数:向量各个元素绝对值的p次方求和然后求1/p次方 L∞范数:向量各个元素求绝对值,最大那…

在win32位的系统下,RODBC包内的函数是可以直接运行的,但在win64位的系统则不支持! 1.读取外部文件read.table()---csv,txt,excel 最基本函数是read.table(),先介绍read.table(),然后再介绍专门用来读csv的read.csv(). Description Reads a file in table format and creates a data frame from it, with cases corresponding to l…

TensorFlow自带一种数据格式叫做tfrecords. 你可以把你的输入转成专属与TensorFlow的tfrecords格式并保存在本地. -关于输入碎碎念:输入比如图片,可以有各种格式呀首先你从网上下载到的一般是png或者jpg格式的吧, 你可以把它存成一个矩阵的形式(numpy ndarray),如果不用TensorFlow自带的tfrecords,你其实也可以存成python独有的pickle文件哈. 那么要怎样把数据存成tfrecords呢? 当然是用TensorFlow api…

为了提高模型的泛化能力,同时也为了增大数据集,我们往往需要对数据进行augmentation,在这篇博客中,将总结一下可以对数据进行的augmentation. 1.颜色数据增强,对图像亮度.饱和度.对比度进行调整,最常见的是对亮度进行调整. 2.裁剪(crop),对图像进行随机裁剪:也可以先进行缩放,再进行裁剪. 3.反转(flip),进行水平或者垂直的反转. 4.平移变换(shift). 5.旋转/仿射变换. 6.添加噪声(noise),添加高斯噪声. 7.模糊(blur),对图像进行模糊处…