TensorFlow 中可以通过三种方式读取数据: 一.通过feed_dict传递数据: input1 = tf.placeholder(tf.float32) input2 = tf.placeholder(tf.float32) output = tf.multiply(input1, input2) with tf.Session() as sess: feed_dict={input1: [[7.,2.]], input2: [[2.],[3.]]} print(sess.run(out…

一.tensorflow读取机制图解 我们必须要把数据先读入后才能进行计算,假设读入用时0.1s,计算用时0.9s,那么就意味着每过1s,GPU都会有0.1s无事可做,这就大大降低了运算的效率. 解决这个问题方法就是将读入数据和计算分别放在两个线程中,将数据读入内存的一个队列,如下图所示: 读取线程源源不断地将文件系统中的图片读入到一个内存的队列中,而负责计算的是另一个线程,计算需要数据时,直接从内存队列中取就可以了.这样就可以解决GPU因为IO而空闲的问题! 在tensorflow中,为了方便…

大多数人了解 Pandas 及其在处理大数据文件方面的实用性.TensorFlow 提供了读取这种文件的方法. 前面章节中,介绍了如何在 TensorFlow 中读取文件,本节将重点介绍如何从 CSV 文件中读取数据并在训练之前对数据进行预处理. 本节将采用哈里森和鲁宾菲尔德于 1978 年收集的波士顿房价数据集(http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston),该数据集包括 506 个样本场景,每个房屋含 14 个特征: CRIM:城镇人均犯罪率 ZN:占地 2…

基本信息 官网:http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 共60000张图片:50000张用于训练.10000张用于测试 图片大小为:32X32 数据集图片分为10类:每类6000张 数据集下载解压后的目录结构: 读取.打印和保存数据集中指定的图片: import pickle import matplotlib.pyplot as plt CIFAR_DIR ="cifar10_data/cifar-10-batches-bin/data_batch…

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…

参考网站:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html #自动下载并加载数据 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) #构建计算图 import tensorflow as tf x = tf.placehol…

0. 前情回顾 上一周的文章中,我们通过kNN算法了解了机器学习的一些基本概念.我们自己实现了简单的kNN算法,体会了其过程.这一周,让我们继续机器学习的探索. 1. 数据集的拆分 上次的kNN算法介绍中,我们只是简单地实现了这样一个算法,并用一组测试数据进行了测试. 然而,在真正的工程应用中,我们设计出的机器学习算法,并不一定非常准确,甚至可能非常不准确.因此我们需要进行测试,如同我们设计好了一个数据结构后,需要使用尽可能涵盖各种情况的参数调用各个操作,并通过一定的方式观察是否符合我们对这种数…

一.在代码中标记要显示的各种量 tensorboard各函数的作用和用法请参考:https://www.cnblogs.com/lyc-seu/p/8647792.html import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os #设置当前工作目录 os.chdir(r'H:\Notepad\Tensorflow') def add_layer(inputs, in_size, ou…

#自动下载并加载数据 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) import tensorflow as tf # truncated_normal: https://www.cnblogs.com/superxuezhazha/p/9522036.html def weight_var…

TF-idf模型:TF表示的是词频:即这个词在一篇文档中出现的频率 idf表示的是逆文档频率, 即log(文档的个数/1+出现该词的文档个数)  可以看出出现该词的文档个数越小,表示这个词越稀有,在这篇文档中也是越重要的 TF-idf: 表示TF*idf, 即词频*逆文档频率 词袋模型不仅考虑了一个词的词频,同时考虑了这个词在整个语料库中的重要性 代码: 第一步:使用DataFrame格式处理数据,同时数组化数据 第二步:定义函数,进行分词和停用词的去除,并使用‘ ’连接去除停用词后的列表 第三…