tensorflow 将tensor的数据取出 / 张生荣

tensorflow实现tensor中满足某一条件的数值取出组成新的tensor

首先使用tf.where()将满足条件的数值索引取出来,在numpy中,可以直接用矩阵引用索引将满足条件的数值取出来,但是在tensorflow中这样是不行的.所幸,tensorflow提供了tf.g ...

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 ...

问题 tensor详细数值不能直接print打印: import tensorflow as tf x = tf.constant(1) print x 输出: Tensor("Const ...

学习神经网络的时候,网上的数据集已经分割成了batch,训练的时候直接使用batch.next()就可以获取batch,但是有的时候需要使用自己的数据集,然而自己的数据集不是batch形式,就需要将其 ...

在项目中遇到需要处理超级大量的数据集,无法载入内存的问题就不用说了,单线程分批读取和处理(虽然这个处理也只是特别简单的首尾相连的操作)也会使瓶颈出现在CPU性能上,所以研究了一下多线程和多进程的数据读 ...

之前的博客里使用tf读取数据都是每次fetch一条记录,实际上大部分时候需要fetch到一个batch的小批量数据,在tf中这一操作的明显变化就是tensor的rank发生了变化,我目前使用的人脸数据 ...

在学习TensorFlow的过程中,我们需要知道某个tensor的值是什么,这个很重要,尤其是在debug的时候.也许你会说,这个很容易啊,直接print就可以了.其实不然,print只能打印输出sh ...

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[... ...

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: 17501123 ...

内存溢出问题是参加kaggle比赛或者做大数据量实验的第一个拦路虎. 以前做的练手小项目导致新手产生一个惯性思维--读取训练集图片的时候把所有图读到内存中,然后分批训练. 其实这是有问题的,很容易导致 ...

目录一.数据创建 1.tf.constant() 2.tf.convert_to_tensor() 3.tf.zeros() 4.tf.fill() 二.数据随机初始化 ①tf.random.nor ...

最近一直在用TF做CNN的图像分类,当softmax层得到预测结果后,我希望能够看到预测结果,以便和标签之间进行比较.特此补上,以便自己记忆. 我现在通过softmax层得到变量train_logit ...

如下所示: import tensorflow as tf a=tf.constant([[[1,2,3,4],[4,5,6,7],[7,8,9,10]], [[11,12,13,14],[20,21 ...

先上代码: import tensorflow as tf x = tf.ones(shape=[100, 200], dtype=tf.int32, name='x') y = tf.zeros(s ...

张量范数:torch.norm(input, p=2) → float 返回输入张量 input 的 p 范数举个例子: >>> import torch >>> ...

在照着Tensorflow官网的demo敲了一遍分类器项目的代码后,运行倒是成功了,结果也不错.但是最终还是要训练自己的数据,所以尝试准备加载自定义的数据,然而demo中只是出现了fashion_mn ...

TensorFlow是Google公司2015年11月开源的第二代深度学习框架,是第一代框架DistBelief的改进版本. TensorFlow支持python和c/c++语言, 可以在cpu或gp ...

概述最新上传的mcnn中有完整的数据读写示例,可以参考. 关于Tensorflow读取数据,官网给出了三种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Pytho ...

基于Tensorflow下的批量数据的输入处理: 1.Tensor TFrecords格式 2.h5py的库的数组方法在tensorflow的框架下写CNN代码,我在书写过程中,感觉不是框架内容难写 ...

实验发现,tensorflow的tensor张量的shape不支持直接作为tf.max_pool的参数,比如下面这种情况(一个错误的示范): self.max_pooling1 = tf.nn.max ...