tfrecord

tensorflow实现验证码生成及识别（二）

如题，本篇介绍的是tensorflow实现验证码的识别，之前我们已经生成了数据集，并且转换成了tfrecord格式的文件，现在我们开始利用这个文件来进行训练及识别。
山水之间2018·2018-03-12 15:55

使用tfrecord建立自己的数据集——conda

一、前言：在学习tensorflow的时候，里面除了具体的项目实践外，还涉及到了创建TFRecord格式的数据集，今天回顾一下这个内容。
sooner高·2018-02-27 16:41

tensorflow实现验证码生成及识别（一）

整个项目包含四部分，验证码生成，tfrecord文件生成，数据集训练，验证码识别测试。完整代码已开源到captcha识别，欢迎大家批评指正。首先我们需要用到一个库captcha，大家可以自行安装。
山水之间2018·2018-02-11 17:25

Tensorflow之基于slim训练自己的模型

假如我们需要从头开始训练一个图像识别的模型，我们可以使用tensorflow构建自己的图片分类模型，并将图片转换成tfrecord格式的文件。
山水之间2018·2018-02-11 10:32

TensorFlow：实战Google深度学习框架（六）图像数据处理

第七章图像数据处理7.1TFRecord输入数据格式TensorFlow提供了一种统一的格式来存储数据——TFRecord格式7.1.1TFRecord格式介绍7.1.2TFRecord样例程序7.2图像数据处理
呆呆的猫·2018-02-08 19:07

tf创建tfRecord文件

项目详细请猛戳我的github地址，直接可运行：https://github.com/SamXiaosheng/create-tfRecord下面是main文件代码和createtfRecord文件：importtensorflowastffromtfRecordimport
老司机的诗和远方·2018-02-07 16:32

TF输入数据处理框架

（数据已转为TFRecord格式的多个文件）2.用tf.train.string_input_producer()创建输入文件队列，可以将输入文件顺序随机打乱（shuffle=True）3.用tf.TFRecordReader
IT菜小白·2018-01-30 15:50

Tensorflow--图像数据处理

一、TFRecord输入数据格式Tensorflow提供了同一的数据格式TFRecord来存储数据，TFRecord文件中的数据都是通过tf.train.exampleProtocolBuffer的格式来存储的
Saul Zhang·2018-01-29 00:00

【深度学习】TensorFlow的TFRecord存储

TFRecord：TensorFlow提供一种统一的格式来存储数据存储的格式为属性名到取值的字典，属性名为字符串，取值可为字符串、实数列表、整数列表。
ChenVast·2018-01-17 19:38

【深度学习】TensorFlow的TFRecord存储

TFRecord：TensorFlow提供一种统一的格式来存储数据存储的格式为属性名到取值的字典，属性名为字符串，取值可为字符串、实数列表、整数列表。
ChenVast·2018-01-17 19:38

使用TensorFlow进行特征提取(中层特征）以及mat文件转为tfrecord方法

在学习TensorFlow这个Google公司的神器一年之后，因为课题的需求，需要提取卷积神经网络的某一层的特征，也就是我们所说的中层特征，似乎中文网站没有关于这方面的介绍，在经过摸索之后，终于搞清楚了流程，给大家分享一下。我的GitHub地址是https://github.com/zhuzhuxia1994/midfeature-tensorflow，具体的代码陆续都会放到里面，大家如果方便的话
猪猪侠夏尔·2017-12-14 20:52

TensorFlow 处理图片

TFRecord输入数据格式TensorFlow提供了一种统一的格式来存储数据（TFRecord）。TFRecord文件中的数据都是通过tf.train.ExamplePr
xinet·2017-12-13 20:00

TensorFlow笔记：数据集导出

准备工作：需要按照下文方法先生成tfrecord文件以便tf.data.Dataset操作。
lvjc2010·2017-12-11 21:00

Tensorflow训练自己的Object Detection模型并进行目标检测

准备工作项目目录概览准备数据集和相关文件制作TFRecord修改配置文件修改trainpy文件tensorboard查看运行情况生成pb文件摄像头目标检测0.准备工作安装TensorFlow：基于win10
asukasmallriver·2017-12-08 15:18

Tensorflow学习笔记-输入数据处理框架

通过前面几节的总结，Tensorflow关于TFRecord格式文件的处理、模型的训练的架构为：1、获取文件列表、创建文件队列：http://blog.csdn.net/lovelyaiq/article
TiRan_Yang·2017-12-05 10:50

在TensorFlow使用RNN（读书笔记）

优点：简单，可以把数据分成多个TFRecord，每一个含有多个序列样例。而且可以支持Tensorflow
aprilvkuo·2017-11-24 00:42

TensorFlow入门（十-II）tfrecord 可变长度的序列数据

本例代码：https://github.com/yongyehuang/Tensorflow-Tutorial/tree/master/python/the_use_of_tfrecord关于tfrecord
永永夜·2017-11-21 17:06

Tensorflow实战学习(十六)【CNN实现、数据集、TFRecord、加载图像、模型、训练、调试】

AlexNet(AlexKrizhevsky,ILSVRC2012冠军)适合做图像分类。层自左向右、自上向下读取，关联层分为一组，高度、宽度减小，深度增加。深度增加减少网络计算量。训练模型数据集Stanford计算机视觉站点StanfordDogshttp://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/。数据下载解压到模型代码同一路径imagenet-do
风灵使·2017-11-20 09:50

write into and read from a TFRecords file in TensorFlow

阅读更多本文是全文复制http://www.machinelearninguru.com/deep_learning/tensorflow/basics/tfrecord/tfrecord.htmlIntroductionInthepreviouspostweexplainedthebenefitsofsavingalargedatasetinasingleHDF5file.Inthispostw
wang_peng1·2017-11-19 20:00

【实例讲解】TensorFlow中TFRecord关键点

对于训练数据量非常大的机器学习项目，推荐使用TFRecord这种TensorFlow自带格式来制作和使用训练集，重点介绍在使用数据集时自己刚使用时有一点难以理解的地方。
长风o·2017-11-16 17:48

第44周学习总结——im2txt代码实践

做数据集以往做图片的数据集，应该使用TFRecord格式来进行读取。
liuchungui·2017-11-05 23:25

深入浅出的TensorFlow数据格式化存储工具TFRecord用法教程

TFRecord是TensorFlow官方推荐使用的数据格式化存储工具，它不仅规范了数据的读写方式，还大大地提高了IO效率。
烧煤的快感·2017-11-05 13:30

如何使用TensorFlow进行深度学习

可选：将数据转换为tfrecord文件格式，据说可以加快大规模数据的加载速度。因为TensorFlow是以图的概念进行运行的，tensor（张量）相当于其中
Dod_Jdi·2017-10-30 12:27

如何使用TensorFlow进行深度学习

可选：将数据转换为tfrecord文件格式，据说可以加快大规模数据的加载速度。因为TensorFlow是以图的概念进行运行的，tensor（张量）相当于其中
Dod_Jdi·2017-10-30 12:27

TensorFlow 制作自己的TFRecord数据集

TensorFlow可以支持cifar10的数据格式，也提供了标准的TFRecord格式，而关于tensorflow读取数据，官网提供了3中方法1Feeding：在tensorflow程序运行的每一步，
jujua·2017-10-11 17:00

AI challenger 场景分类 tensorflow inception-resnet-v2 LB: 0.94361

用的tfrecord图片都是先resize成299*299再转换的，具体方法可参考之前的博文。learning_rate=0.0
Wayne2019·2017-10-06 04:00

学习使用tfrecord来训练自己数据踩过的坑

通常方法有三种，其中一种比较典型的就是使用tfrecord的形式，将数据转化为tensorflow通用的格式，送入到网络中，首先看了一些相关的参考资料，答题思路都基本是一致的，都是先把原始图片和标签图片依次读入
my_Hoo·2017-09-23 21:25

AI challenger 场景分类 train test 多层cnn

本文复现AIchallenger的官方baseline模型，数据通过tfrecord和队列来供给。
Wayne2019·2017-09-22 23:24

AI challenger 场景分类 train test softmax

目前tfrecord坑很多，参见[Enhancement]RedesigningTensorFlow’sinputpipelines#7951目前赤裸的softmax过拟合严重：0.7vs0.18#-*
Wayne2019·2017-09-21 23:20

AI challenger 场景分类 生成tfrecord文件

与AIchallenger场景分类（1）生成tfrecord文件不同，这里我们生成验证集的tfrecord文件，另外将图片的id(string类型)也存入tfrecord，方便后续使用。
Wayne2019·2017-09-21 22:40

AI challenger 场景分类（1） 生成tfrecord文件

用时：30min原图大小：3.5Gtfrecord文件大小：65.3G（amazing!注意原图是jpg压缩的）#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonThuSep719:25:382017@author:waynehttp://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/how_tos/reading_data.html"""imp
Wayne2019·2017-09-15 05:28

tensorflow读取数据-tfrecord格式

这里主要介绍一种比较通用、高效的数据读取方法，就是tensorflow官方推荐的标准格式：tfrecord。tfrecord数据文
lxy_Alex·2017-09-08 14:05

第五课 Tensorflow TFRecord读取数据

分享朋友的机器学习应用案例：使用机器学习实现财富自由www.abuquant.com虽然，可以使用常用的类型，但是使用tfrecord更好。protobuf的格式传输更快结构统一。
cjopengler·2017-08-29 11:35

TensorFlow学习笔记（二十四）自制TFRecord数据集 读取、显示及代码详解

TensorFlow可以支持cifar10的数据格式，也提供了标准的TFRecord格式，而关于tensorflow读取数据，官网提供了3中方法1Feeding：在tensorflow程序运行的每一步，
Soyoger·2017-08-18 10:03

tf 制作tfrecord笔记

importosimporttensorflowastfcwd='C:\\Users\\lenovo\Desktop\\datasets\\flower_photos\\'classes={'roses','sunflowers'}#类别tfRecordfilename="C:\\Users\\lenovo\Desktop\\datasets\\flower_photos\\flowers_use
昵称sch·2017-08-15 10:24

tensorflow读取数据-tfrecord格式

这里主要介绍一种比较通用、高效的数据读取方法，就是tensorflow官方推荐的标准格式：tfrecord。tfrecord数据文
Alex_lxy·2017-07-18 20:35

将图像转为TFRecord文件并读取TFRecord文件

1TFRecord格式介绍 对于大量的图像数据，TensorFlow提供了一种统一的格式来存储数据——TFRecord。
JinbaoSite·2017-07-15 21:53

Tensorflow: 文件读写

写文件这里的写,指的是把各种格式的数据(如字符,图片等)统一转换成Tensorflow的标准支持格式TFRecord.TFRecord是输入数据统一管理的格式,它其实是一种二进制文件.写入:通过将数据填入到
qq_39037910·2017-06-07 15:00

学习笔记TF016:CNN实现、数据集、TFRecord、加载图像、模型、训练、调试

AlexNet(AlexKrizhevsky,ILSVRC2012冠军)适合做图像分类。层自左向右、自上向下读取，关联层分为一组，高度、宽度减小，深度增加。深度增加减少网络计算量。训练模型数据集Stanford计算机视觉站点StanfordDogshttp://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/。数据下载解压到模型代码同一路径imagenet-do
利炳根·2017-05-30 20:43

TFRecord?HDFS??TensorFlow????

摘要： 本文将介绍如何将数据转化为TFRecord格式，并且将生成TFRecord文件保存到HDFS中,这里我们直接使用的是阿里云EMR（E-MapReduce）的HDFS服务。
????666·2017-05-24 13:00

将SynthText数据转成tfrecord

主要涉及两方面：mat文件的读取构建自己的tfrecord数据集python读取.mat文件importscipy.ioassiomat=sio.loadmat(matdir)SynthText数据集这一节讲
想学会飞行的阿番·2017-05-09 15:35

image和TFRecord互相转换

手上正好有车牌字符的数据集，想把他们写成TFRecord格式，然后读进来，构建一个简单的cnn训练看看。然后发现准确率只有0.0x。随机猜也比这要好点吧。只能一步步检查整个过程。
武方绿·2017-04-13 11:00

Tensorflow 训练自己的数据集（二）（TFRecord）

Tensorflow提供了一种统一的格式来存储数据，这个格式就是TFRecord,上一篇博客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
ruyiweicas·2017-04-12 20:57

tensorflow15《TensorFlow实战Google深度学习框架》笔记-07图像数据处理 code

01TFRecord样例程序#《TensorFlow实战Google深度学习框架》07图像数据处理#win10Tensorflow1.0.1python3.5.3#CUDAv8.0cudnn-8.0-windows10
longji·2017-04-10 16:20

TensorFlow高效读取数据——TFRecord

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Python代码来供给数据。从文件读取数据：在TensorFlow图的起始，让一个输入管线从文件中读取数据。预加载数据：在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况)。对于数据量较小而言，可能一般选择直接将数据加载进内存，然后再分batc
谁主沉浮---data·2017-03-24 09:19

TensorFlow高效读取数据——TFRecord

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Python代码来供给数据。从文件读取数据：在TensorFlow图的起始，让一个输入管线从文件中读取数据。预加载数据：在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况)。对于数据量较小而言，可能一般选择直接将数据加载进内存，然后再分batc
谁主沉浮---data·2017-03-24 09:19

TensorFlow 制作自己的TFRecord数据集

TensorFlow可以支持cifar10的数据格式，也提供了标准的TFRecord格式，而关于tensorflow读取数据，官网提供了3中方法1Feeding：在tensorflow程序运行的每一步，
bbzz2·2017-03-06 16:47

TensorFlow学习记录-- ７.TensorFlow高效读取数据之tfrecord详细解读

一whytfrecord?对于数据量较小而言，可能一般选择直接将数据加载进内存，然后再分batch输入网络进行训练（tip:使用这种方法时，结合yield使用更为简洁，大家自己尝试一下吧，我就不赘述了）。但是，如果数据量较大，这样的方法就不适用了，因为太耗内存，所以这时最好使用tensorflow提供的队列queue，也就是第二种方法从文件读取数据。对于一些特定的读取，比如csv文件格式，官网有相
HxShine·2016-12-06 10:22

Tensorflow 处理libsvm格式数据生成TFRecord (parse libsvm data to TFRecord)

#写libsvm格式数据writelibsvm  #!/usr/bin/envpython#coding=gbk#==============================================================================#\filegen-records.py#\authorchenghuige#\date2016-08-1211:52:01.95
阁子·2016-08-12 18:00
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