tfrecord

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나는 CPU에서 파이썬 2.7.13과 Tensorflow 1.3.0을 사용합니다. 회귀 문제로 DensNet (https://github.com/pudae/tensorflow-densenet)을 사용하고 싶습니다. 내 데이터에는 각 이미지에 대해 37 개의 플로팅 레이블이있는 60000 개의 JPEG 이미지가 포함되어 있습니다. 나는에 의해 tfrecord

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tfrecords의 원시 바이트를 tf.feature_column.numeric_column 기능으로 디코딩하십시오.

이미지를 바이트 단위로 저장하는 tfrecords 파일이 있습니다. 이 기능의 열을 tf.feature_column.numeric_column("image", shape=[64, 64], dtype=tf.float32)으로 정의하고 싶지만 tfrecords 파일에 float_list로 저장되지 않았기 때문에이 기능이 작동하지 않습니다. 나는 다음과 같이 정

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Tensorflow : Dataset (tfrecord)을 통해 가변 길이 데이터 읽기

최고 일부 TF 레코드 데이터를 읽고 싶습니다. 이 작동,하지만 고정 길이 데이터에 대한,하지만 지금은 가변 길이 데이터 와 def load_tfrecord_fixed(serialized_example): context_features = { 'length':tf.FixedLenFeature([],dtype=tf.int64),

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Tensorflow, 그래프가없는 tfrecord 읽기

Tensorflow를 사용하여 구조화 된 신경망 모델을 작성하려고했습니다. 그러나 tfrecord에서 그래프로 데이터를 공급하는 문제를 만났습니다. 코드는 다음과 같습니다. 다음 함수에서 중단됩니다. 어떻게 작동합니까? 이미지, 라벨 = network.load_tfrecord_data (1) 내 데이터 파일의 기능 (이미지) 및 레이블을 얻을 수없는이 기능

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한 쌍의 텐서의 텐서 흐름 데이터 세트 반복자를 만들 때 하나의 텐서를 재사용하는 방법은 무엇입니까?

하나의 데이터 풀에서 샘플을 다른 데이터 풀의 샘플과 함께 네트워크로 공급하려는 경우를 상상해보십시오. 그러나 첫 번째 풀의 많은 샘플은 두 번째 풀의 동일한 샘플과 쌍을 이루어야합니다. (모든 샘플이 같은 모양이라고 가정 해 봅시다). 예를 들어, 첫 번째 풀의 샘플을 f_i로 표시하고 두 번째 풀의 샘플을 g_j로 표시하면 다음과 같이 샘플의 미니 배치

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Tensorflow .tfrecord 파일을 검사하는 방법은 무엇입니까?

나는 .tfrecord을 가지고 있지만 어떻게 구조화되어 있는지 알지 못합니다. .tfrecord 파일에 들어있는 스키마를 검사하려면 어떻게해야합니까? Stackoverflow의 모든 대답이나 설명서는 파일 구조를 알고 있다고 가정합니다. https://www.tensorflow.org/programmers_guide/reading_data PS에 규정 된

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TensorFlow 문자열 : 사용중인 기능 및 사용 방법

tf.read_file으로 파일을 읽을 때 형식이 tf.string 인 항목이 표시됩니다. 설명서에는 "가변 길이 바이트 배열이며 Tensor의 각 요소는 바이트 배열입니다."라고되어 있습니다. (https://www.tensorflow.org/versions/r0.10/resources/dims_types.html). 나는 이것을 어떻게 해석 할 지 모른

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TF 레코드 파일 읽기가 매우 오래 걸림

여기에 tensorflow를 시도 중 tutorial; ~ 100 개의 이미지를 가진 tf 레코드 파일을 만들고, 다음을 시도하면 커널이 멈 춥니 다. 왜 이런 일이 일어나는 걸까요? TF 기록 파일이 큰 경우에만 30메가바이트의 +하지 않거나 때문에, 그것은 그들을 읽을 오래 걸리지 않을해야합니다 import tensorflow as tf import