tfrecord专题
tensorflow读取数据-tfrecord格式(II)
tensorflow读取数据-tfrecord格式(II) 上一篇博文介绍了tensorflow中的tfrecords方法，接下来以保存和读取图片数据为例，详细展示python实现代码 1、single picture # -*- coding: utf-8 -*-"""Spyder Editor"""############single p
②本地图片转TFRecord及opencv安装
之前我们对图片数据的读取是通过tensorflow的mnist类直接下载和加载mnist数据集。但是更多的时候，我们想通过本地的图片进行训练。 import input_datamnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) 但是如果每次对图片的读取都从磁盘上进行的话，将严重影响程序的效率。 因此想先将
如何用Tensorflow训练模型成pb文件（二）——基于tfrecord的读取
简介 上一篇介绍了基于原始图片的读取，这一篇介绍基于TFRecord的读取。TFRecord是TensorFlow提供的数据读取格式，效率高。这里不介绍TFRecord的制作过程，网上有很多，假设你已经了解了。 训练 定义网络结构，与上一篇相似，不多说了，也是placeholder name=”input”等，但是这里多了inputs, pop_mean, pop_var, beta, sc
tfrecord文件介绍、读取、写入介绍
1、tfrecord文件格式介绍 tfrecord文件格式，是深度学习框架tensorflow专用的一种文件格式，其底层使用protobuf，TensorFlow(python)也提供了api用于读取和写入tfrecord，非常方便，而对于golang语言，目前没有成熟的包可以使用，调研过一个nivida的开源库，这个库已经三四年没有更新，在读取tfrecord上存在问题，所以go
tf创建tfRecord文件
项目详细请猛戳我的github地址，直接可运行：https://github.com/SamXiaosheng/create-tfRecord 下面是main文件代码和create tfRecord文件： import tensorflow as tffrom tfRecord import *import cv2FLAGS = tf.app.flags.FLAGStf.app.fla
tfrecord构建自己的数据集
根据tfrecord构建本地自己的数据集 套话：TFRecord文件中的数据都是通过tf.train.Example Protocol Buffer的格式存储的。其中包含一个从属性名到取值的字典，属性的取值可以为字符串（BytesList）,实数列表（FloatList）或整数列表（Int64List）。 比如将，将一个图片存为字符串，其label值存为整数。 message Feature
Tensorflow使用TFRecord构建自己的数据集并读取
Tensorflow使用TFRecord构建自己的数据集并读取 参考文章： http://blog.csdn.net/freedom098/article/details/56011858 还有 优酷上kevin大神的视频 目标：1、将自己的数据集以TFRecord格式存储。 2、从TFRecord中读取数据，并使用画图工具，以图片形式展现。 以一个
tensorflow2.8生成TFRecord 文件
tensorflow中文官网：关于TensorFlow | TensorFlow中文官网 TFRecord 文件是一种用来存储一串二进制 blob 的简单格式。通过将多个示例打包进同一个文件内，使用TFRecord 文件可以使得数据信息得到复用。也可以提高性能。 import pathlibimport tensorflow as tfdata_root = pathlib.Path("需要
分类任务3——把弄好的数据制作成tfrecord
既然都用了tensorflow，那干脆数据文件也弄成这个格式算了。 （我绝对不会说是因为直接读取图像太慢了） 没错又是这个 """# 把图像数据制作成tfrecord"""import tensorflow as tfimport osfrom PIL import Imageimport randomfrom tqdm import tqdmdef _int64_feature(la
tensorflow将图片保存为tfrecord和tfrecord的读取
tensorflow官方提供了3种方法来读取数据： 预加载数据(preloaded data)：在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有的数据，适用于数据量不太大的情况。填充数据(feeding)：通过Python产生数据，然后再把数据填充到后端。从文件读取数据(reading from file)：从文件中直接读取，然后通过队列管理器从文件中读取数据。 本文主要介绍第三种方法，通过
python实现将图片数据以TFRecord方式存储
以TFRecord方式存储的优点 高效性：TFRecord是一种二进制格式，可以提供更高的存储和读取效率。它可以更快地读取和解析数据，特别适用于大规模数据集 可压缩性：TFRecord可以使用压缩算法进行压缩，减小数据文件的大小。这对于需要传输或存储大量数据的场景非常有用，可以减少存储空间和网络传输带宽的消耗 灵活性：TFRecord可以存储多种类型的数据，包括数字、字符串、图像、音频等