tf.data

通过multiprocessing模块及时释放tensorflow的资源

阅读更多在使用tf.data等模块时，tensorflow会产生内存泄露；当内存泄露发生时，我们期望及时保存checkpoint，返回相应的状态，然后重新启动tensorflow进行增量训练。
cherishLC·2018-09-18 13:00

通过multiprocessing模块及时释放tensorflow的资源

阅读更多在使用tf.data等模块时，tensorflow会产生内存泄露；当内存泄露发生时，我们期望及时保存checkpoint，返回相应的状态，然后重新启动tensorflow进行增量训练。
cherishLC·2018-09-18 13:00

TensorFlow学习实践（二）：使用TFRecord格式数据和tf.data API进行模型训练和预测

本文以mnist为例，介绍如何使用TFRecord格式数据和tf.dataAPI进行模型训练和预测。参考：1、cifar102、https://tensorflow.google.cn/guide/datasets目录一、数据解析二、定义模型、损失和训练操作三、模型训练一、数据解析defparse_data(example_proto):features={'img_raw':tf.FixedLe
qiumokucao·2018-08-26 20:58

【0.2】Tensorflow踩坑记之头疼的tf.data

Tensorflow踩坑记之tf.data今天尝试总结一下tf.data这个API的一些用法吧。
安歌澜·2018-08-21 18:11

详解Tensorflow数据读取Dataset与Iterator

目录tf.data的结构介绍（Dataset与Iterator）Dataset的使用详解（1）Dataset的属性（2）从内存中读取数据（3）从文件中读取数据（4）单元素及多元素处理（变换）（5）数据集处理
feixiang7701·2018-08-17 13:17

实例介绍TensorFlow的输入流水线

目录目录前言制作TFRecords文件读取TFRecords文件tf.data简介创建Dataset创建IteratorOne-shotIteratorInitializableIteratorReinitializableIteratorFeedableIteratorMNIST
xiaohu2022·2018-03-23 21:24

tf.data API 使用方法介绍

tf.data简介以往的TensorFLow模型数据的导入方法可以分为两个主要方法，一种是使用feed_dict另外一种是使用TensorFlow中的Queues。
咫尺是梦·2018-03-22 21:28

Tensorflow-导入数据-翻译整理

tf.data可以创建复杂的数据输入流水线，实现图像、文字的导入。tf.data产生两个新的抽象类：tf.data.Dataset,数据集，多个元素组成的队列，每个元素包含一个或多个张量。
zhyuzh3d·2018-03-20 15:00

tensorflow tf.data使用笔记

dataset=tf.data.Dataset.range(100)dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slices(np.array([1,2,3,4,5]))dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slices(np.array([1,2,3,4,5]),np.array([5,4,3,2,1]))dataset=datase
saner疾跑·2018-03-18 16:30

TensorFlow官方教程翻译4：导入数据

原文地址：https://www.tensorflow.org/programmers_guide/datasets需要注意的是，如下教程的tf.data的模块需要将tensorflow升级到1.4的版本
马小李23·2017-12-20 11:34

谷歌发布 TensorFlow 1.4.0 版本，Keras 成为核心模块，API 变动较大

tf.data现在是Tensor
机器之心V·2017-11-04 06:06
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