Tensorflow 实现将图像与标签数据转化为tfRecord文件

学习谷歌的深度学习终于有点眉目了,给大家分享我的Tensorflow学习历程. tensorflow的官方中文文档比较生涩,数据集一直采用的MNIST二进制数据集.并没有过多讲述怎么构建自己的图片数据集tfrecords. 流程是:制作数据集-读取数据集--加入队列 先贴完整的代码: #encoding=utf-8 import os import tensorflow as tf from PIL import Image cwd = os.getcwd() classes = {'test'

前言 本博客默认读者对神经网络与Tensorflow有一定了解,对其中的一些术语不再做具体解释.并且本博客主要以图片数据为例进行介绍,如有错误,敬请斧正. 使用Tensorflow训练神经网络时,我们可以用多种方式来读取自己的数据.如果数据集比较小,而且内存足够大,可以选择直接将所有数据读进内存,然后每次取一个batch的数据出来.如果数据较多,可以每次直接从硬盘中进行读取,不过这种方式的读取效率就比较低了.此篇博客就主要讲一下Tensorflow官方推荐的一种较为高效的数据读取方式--tfre

Tensor Flow官方网站上提供三种读取数据的方法 1. 预加载数据:在Tensor Flow图中定义常量或变量来保存所有数据,将数据直接嵌到数据图中,当训练数据较大时,很消耗内存. 如 x1=tf.constant([0,1]) x2=tf.constant([1,0]) y=tf.add(x1,x2) 2.填充数据:使用sess.run()的feed_dict参数,将Python产生的数据填充到后端,之前的MNIST数据集就是通过这种方法.也有消耗内存,数据类型转换耗时的缺点. 3. 从

在上一篇文章tensorflow入门:tfrecord 和tf.data.TFRecordDataset的使用里,讲到了使用如何使用tf.data.TFRecordDatase来对tfrecord文件进行batch读取,即使用dataset的batch方法进行:但如果每条数据的长度不一样(常见于语音.视频.NLP等领域),则不能直接用batch方法获取数据,这时则有两个解决办法: 1.在把数据写入tfrecord时,先把数据pad到统一的长度再写入tfrecord:这个方法的问题在于:若是有大量

TensorFlow提供了一种统一的格式来存储数据,就是TFRecord,它可以统一不同的原始数据格式,并且更加有效地管理不同的属性. TFRecord格式 TFRecord文件中的数据都是用tf.train.Example Protocol Buffer的格式来存储的,tf.train.Example可以被定义为: message Example{ Features features = 1 } message Features{ map<string, Feature> feature =

Tensorflow 提供了一种统一的格式来存储数据,这个格式就是TFRecord,上一篇文章中所提到的方法当数据的来源更复杂,每个样例中的信息更丰富的时候就很难有效的记录输入数据中的信息了,于是Tensorflow提供了TFRecord来统一存储数据,接下来我们就来介绍如何使用TFRecord来同意输入数据的格式. 1. TFRecord格式介绍 TFRecord文件中的数据是通过tf.train.Example Protocol Buffer的格式存储的,下面是tf.train.Exampl

在使用TensorFlow训练神经网络时,首先面临的问题是:网络的输入 此篇文章,教大家将自己的数据集制作成TFRecord格式,feed进网络,除了TFRecord格式,TensorFlow也支持其他格 式的数据,此处就不再介绍了.建议大家使用TFRecord格式,在后面可以通过api进行多线程的读取文件队列. 1. 原本的数据集 此时,我有两类图片,分别是xiansu100,xiansu60,每一类中有10张图片. 2.制作成TFRecord格式 tfrecord会根据你选择输入文件的类,自

tensorflow中如果要对神经网络模型进行训练,需要把训练数据转换为tfrecord格式才能被读取,tensorflow的model文件里直接提供了相应的脚本文件在下面的文件夹中: cd tensorflow/models/research/object_detection/dataset_tools 其中包括: 1.create_coco_tf_record.py:注意,这个代码需要解析json格式的标签文件 2.create_pascal_tf_record.py:注意,这个代码需要解析

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 ''' @author: lele Ye @contact: 1750112338@qq.com @software: pycharm 2018.2 @file: 13mnist.py @time: 2018/12/17 10:23 @desc: ''' import tensorflow as tf import scipy.misc import matplotlib.p

本文面对三种常常遇到的情况,总结三种读取数据的方式,分别用于处理单张图片.大量图片,和TFRecorder读取方式.并且还补充了功能相近的tf函数. 1.处理单张图片 我们训练完模型之后,常常要用图片测试,有的时候,我们并不需要对很多图像做测试,可能就是几张甚至一张.这种情况下没有必要用队列机制. import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt def read_image(file_name): img = tf.read_fil

制作自己的训练集 下图是我们数据的存放格式,在data目录下有验证集与测试集分别对应iris_test, iris_train 为了向伟大的MNIST致敬,我们采用的数据名称格式和MNIST类似 classification_index.jpg 图像的index都是5的整数倍是因为我们选择测试集的原则是每5个样本,选择一个样本作为测试集,其余的作为训练集和验证集 生成这样数据的过程相对简单,如果有需要python代码的,可以给我发邮件,或者在我的github下载 至此,我们的训练集,测试集,验证

单一数据读取方式: 第一种:slice_input_producer() # 返回值可以直接通过 Session.run([images, labels])查看,且第一个参数必须放在列表中,如[...] [images, labels] = tf.train.slice_input_producer([images, labels], num_epochs=None, shuffle=True) 第二种:string_input_producer() # 需要定义文件读取器,然后通过读取器中的

目前数据预处理最常见的方法就是中心化和标准化. 中心化相当于修正数据的中心位置,实现方法非常简单,就是在每个特征维度上减去对应的均值,最后得到 0 均值的特征. 标准化也非常简单,在数据变成 0 均值之后,为了使得不同的特征维度有着相同的规模,可以除以标准差近似为一个标准正态分布,也可以依据最大值和最小值将其转化为 -1 ~ 1 之间 批标准化:BN 在数据预处理的时候,我们尽量输入特征不相关且满足一个标准的正态分布,这样模型的表现一般也较好.但是对于很深的网路结构,网路的非线性层会使得输出的结

简单的代码: import tensorflow as tf In [2]: matrix1=tf.constant([[3.,3.]]) In [3]: matrix2=tf.constant([[2.],[2.]]) with tf.Session() as sess: ...: writer = tf.summary.FileWriter('./graph', sess.graph) ...: result = sess.run(tf.matmul(matrix1, matrix2)) .