对数据集的shuffle处理需要设置相应的buffer_size参数,相当于需要将相应数目的样本读入内存,且这部分内存会在训练过程中一直保持占用.完全的shuffle需要将整个数据集读入内存,这在大规模数据集的情况下是不现实的,故需要结合设备内存以及Batch大小将TFRecord文件随机划分为多个子文件,再对数据集做local shuffle(即设置相对较小的buffer_size,不小于单个子文件的样本数). Shuffle和划分 下文以一个异常检测数据集(正负样本不平衡)为例,在生成第一批…

内容概要: 单一数据读取方式: 第一种:slice_input_producer() # 返回值可以直接通过 Session.run([images, labels])查看,且第一个参数必须放在列表中,如[...] [images, labels] = tf.train.slice_input_producer([images, labels], num_epochs=None, shuffle=True) 第二种:string_input_producer() # 需要定义文件读取器,然后通过…

TFRecords 格式数据文件处理流程 TFRecords 文件包含了 tf.train.Example 协议缓冲区(protocol buffer),协议缓冲区包含了特征 Features.TensorFlow 通过 Protocol Buffers 定义了 TFRecords 文件中存储的数据记录及其所含字段的数据结构,它们分别定义在 tensorflow/core/example 目录下的 example.proto 和 feature.proto 文件中.因此,我们将数据记录转换后的张…

本博客默认读者对神经网络与Tensorflow有一定了解,对其中的一些术语不再做具体解释.并且本博客主要以图片数据为例进行介绍,如有错误,敬请斧正. 使用Tensorflow训练神经网络时,我们可以用多种方式来读取自己的数据.如果数据集比较小,而且内存足够大,可以选择直接将所有数据读进内存,然后每次取一个batch的数据出来.如果数据较多,可以每次直接从硬盘中进行读取,不过这种方式的读取效率就比较低了.此篇博客就主要讲一下Tensorflow官方推荐的一种较为高效的数据读取方式——tfrecor…

http://blog.csdn.net/anzhsoft/article/details/39859463 当触发一个RDD的action后,以count为例,调用关系如下: org.apache.spark.rdd.RDD#count org.apache.spark.SparkContext#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submit…

当触发一个RDD的action后.以count为例,调用关系例如以下: org.apache.spark.rdd.RDD#count org.apache.spark.SparkContext#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submitJob org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProce…

TensorFlow程序读取数据一共有3种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. 从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管道从文件中读取数据. 预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). 一 预加载数据 import tensorflow as tf x1 = tf.constant([2,3,4]) x2 = tf.constant([4,0…

关于Tensorflow读取数据,官网给出了三种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. 从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管线从文件中读取数据. 预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). 对于数据量较小而言,可能一般选择直接将数据加载进内存,然后再分batch输入网络进行训练(tip:使用这种方法时,结合yield 使用更为简洁,大家自己…

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…

无论是Hadoop还是spark,shuffle操作都是决定其性能的重要因素.在不能减少shuffle的情况下,使用一个好的shuffle管理器也是优化性能的重要手段. ShuffleManager的主要功能是在task直接传递数据,所以getWriter和getReader是它的主要接口. 大流程:   1)需求方:当一个Stage依赖于一个shuffleMap的结果,那它在DAG分解的时候就能识别到这个依赖,并注册到shuffleManager:   2)供应方:也就是shuffleMap,…