zoukankan      html  css  js  c++  java
  • tensorflow2.0第4章 Tensorflow dataset使用

    介绍Tensorflow dataset空间下API的使用,dataset API主要用于读取数据。本届课程通过在房价预测问题上的实战详细的介绍如何使用tf.dataset读取csv文件和tfrecord文件。

    tf.data在tensorflow中是用于处理数据的,主要用来读取数据,并在一些数据中做一些预处理,然后把数据塞给训练程序去进行训练.

    实战内容:

    Dataset基础API使用.

    Dataset读取csv文件.

    Dataset读取tfrecord文件.

    API列表:

    Dataset基础使用(tf.data.Dataset.from_tensor_slices; repeat,batch,interleave,map,shuffle,list_files);

    csv(tf.data.TextLineDataset,tf.io.decode_csv);

    Tfrecord(tf.train.FloatLlist,tf.train.Int64,tf.trian.BytesList; tf.train.Feature,tf.train.Features,tf.train.Example; example.SerializeToString; tf.io.ParseSingExample; tf.io.VarLenFeature,tf.io.FixedLenFeature; tf.data.TFRecordDataset,tf.io.TFRecordOptions)

    data_API引入

    tf_data基础API使用

    生成csv文件

    tf.io.decode_csv使用

    tf.data读取csv文件并与tf.keras结合使用

    tfrecord基础API使用

    生成tfrecords文件

    tf.data读取tfrecord文件并与tf.keras结合使用

    总结:

    Dataset基础API使用:

    如何从内存中的数据中构建dataset, 然后讲解了很多API的使用方法,包括Repeat,batch,shuffle,map,interleave,take等等

    Dataset读取csv文件:

    主要讲解了如何使用dataset中的API去解析csv的列

    Dataset读取tfrecord文件:

    重点讲解了tf.train.examplle的序列化和解析

  • 相关阅读:
    模拟两位选手进行n羽毛球比赛(15分赛制)并计算模拟胜率
    Pyton实例
    Python图片处理
    jieba库的使用和好玩的词云
    Python汉诺塔问题
    多线程同时操作一个epoll_fd
    Linux tr命令
    iptables 深入分析
    Linux xtables
    Linux IPC 共享内存
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/wisir/p/12173481.html
Copyright © 2011-2022 走看看