Tensorflow之資料的載入

載入資料

tensorflow作為符號程式設計框架，需要先構建資料流圖，再讀取資料，隨後在進行模型的訓練，所以其官網給出了三種載入資料的方式

(1)預載入資料

x1=tf.constant([2,3,4])

x2=tf.constant([4, 0, 1])
y=tf.add(x1,x2)

(2)填充資料

使用sess.run()中的feed_dict引數，將python產生的資料填充給後端

x1=tf.constant([2,3,4])

x2=tf.constant([4, 0, 1])
y=tf.add(x1,x2)
import tensorflow as tf
a1=tf.placeholder(tf.int16)
a2=tf.placeholder(tf.int16)
b=tf.add(x1,x2)
c1=[2,3,4]
c2=[4,5,6]
with tf.session() as sess:
print(sess.run(b,feed_dict=))

(3)從檔案中讀取資料

從檔案中讀取資料分為兩個步驟

tensorflow高效讀取資料之tfrecord

tensorflow提供了一種統一的格式來儲存資料，這個格式就是tfrecord，接下來介紹如何使用tfrecord來統一輸入資料的格式。tfrcord檔案中的資料都是通過tf.train.example protocol buffer的格式來儲存的，以下 給出了tf.train.example的定...

docker之配置TensorFlow的執行環境

docker是一種 作業系統層面的虛擬化技術，類似於傳統的虛擬機器。傳統虛擬機器技術是虛擬出一套硬體後，在其上執行乙個完整作業系統，在該系統上再執行所需應用程序 而容器內的應用程序直接執行於宿主的核心，容器內沒有自己的核心，而且也沒有進行硬體虛擬。因此容器要比傳統虛擬機器更為輕便。傳統虛擬機器使用前...

Tensorflow讀取資料

關於tensorflow讀取資料，官網給出了三種方法 對於資料量較小而言，可能一般選擇直接將資料載入進記憶體，然後再分batch輸入網路進行訓練 tip 使用這種方法時，結合yield使用更為簡潔，大家自己嘗試一下吧，我就不贅述了 但是，如果資料量較大，這樣的方法就不適用了，因為太耗記憶體，所以這時...