TensorFlow的`tf.data`模块使用`tf.data.Dataset`和`tf.data.Iterator`类为构建输入管道提供了一个功能API。
成功创建张量流图像数据集后: 数据集 = tf.keras.utils.image_dataset_from_directory(...) 返回 找到属于 5 个类别的 21397 个文件。 使用 17118 个文件
将张量流导入为 tf 文件“C:\Users\HP\AppData\Local\Packages\PythonSoftwareFoundation.Python.3.11_qbz5n2kfra8p0\LocalCache\local-packages\Python311\site-packages ensorflow\__init__.py&q...
Tensorflow:如何查找 tf.data.Dataset API 对象的大小
我理解Dataset API是一种迭代器,它不会将整个数据集加载到内存中,因此它无法找到数据集的大小。我正在谈论 la...
我正在设置数据(训练、测试和验证)以加载到简单的 TensorFlow 模型 (Tensorflow v2.0)。我想浏览具体 TensorFlow 数据集中的行数和列数...
如何在张量流TakeDataset上使用file_paths?
我正在尝试使用图像数据集构建一个图像分类器,分为两个目录,每个目录一个。 data_dir = '实验.数据' 批量大小 = 9 图片大小 = (160, 160) train_ds =...
如何将各个 .npz 文件作为样本加载到 Tensorflow 数据集中
我在加载构成数据集的数据时遇到问题。我以前的(工作)方法是使用 pandas DataFrame,但对于较大的数据集,训练过程会被终止,因为......
我正在尝试使用 tf.data 来扩充我拥有的数据集。数据集在我的计算机本地排列如下: 数据集/水果/{class_name}/*jpg {class_name}包括7种不同的fr...
有很多如何创建和使用 TensorFlow 数据集的示例,例如 数据集 = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((图像,标签)) 我的问题是如何从 TF 取回数据/标签
假设我有 TensorFlow 数据集,并且使用 TF 2.0。 我可以使用 for 循环迭代每个元素: 将tensorflow_datasets导入为tfds ds = tfds.load('coco', data_dir='D:\DataSet\COCO') 测试...
无法将 pandas 数据帧转换为 Tensorflow 2 数据集
包含数据(bank-full.csv)的csv文件由google在以下地址提供:https://drive.google.com/drive/folders/1cNtP4iDyGhF620ZbmJdmJWYQrRgJTCum 我的代码如下: 银行数据...
我有一个 .jsonl 数据集,我正在尝试将其转换为张量流数据集。 .jsonl 的每一行都是以下形式 {“text”:“一些文本”,“meta”:“不相关&qu...
使用pandas加载数据集和使用tensorflow加载数据集有什么区别?
我正在开发一个深度学习项目,处理一个 csv 文件,我想知道使用 pandas 或 tensorflow 加载数据集是否有区别?有什么区别吗?如果是这样,我该如何决定
使用 image_dataset_from_directory 时是否可以将张量流数据集拆分为训练、验证和测试数据集?
我正在使用 tf.keras.utils.image_dataset_from_directory 加载 4575 个图像的数据集。虽然这个函数允许将数据分成两个子集(使用validation_split参数),但我想
如何在大图像上训练TensorFlow? (4288x2848)
我想在大图像(4288x2848 像素)上训练我的 TensorFlow 模型,但它只是将所有图像加载到我的 vRAM 中,而我没有足够的 vRAM(我的 GPU 上只有 8GB - 我使用 TensorFlow 进行 GP.. .
tf.data.dataset next(iter()) 产生相同的值
我正在尝试构建一个数据管道来推断某些视频文件。视频数量很多,因此,我使用 tf.data.dataset 管道和 from_generator 方法来创建管理...
我目前正在构建一个用于参与度检测的视频分类模型,但在训练它时遇到了一些麻烦。该模型采用两个张量作为输入:一个 10x48x48x1 张量,其中包含一个 sta...
我正在尝试将 Fashion_mnist 用于 GAN,当我加载数据时,我得到以下结果: TypeError Traceback(最近一次调用最后一次) 第 2 行 [6] 中的单元格 1 个构建器 = tfds。
如何使用 tf.image.resize_with_pad 但用 1 而不是 0 填充?
根据 Tensorflow 文档,填充始终是零而不是一。 有没有办法将填充更改为填充? 如果没有,张量流数据的最佳替代方案是什么...
我正在为我的 xception 模型训练创建一个数据集,我这样做是这样的: def load_dataset(高度:int,宽度:int,路径:str,种类:str,batch_size=32) -> tf.data.Dataset: 目录=操作系统。
无法使用原始数据集(tf.data.dataset)训练和模拟我的张量流模型,但在我分割它后它可以工作!?两者处理相同吗?
我构建了一个用于训练 2 头神经网络的数据集,首先使用 lstm,第二个使用简单感知器。 我的数据集以两种方式处理,将一个版本分为训练集和测试集,然后......