tensorflow之并行读入数据详解

在tensorflow中,有三种方式输入数据 1. 利用feed_dict送入numpy数组 2. 利用队列从文件中直接读取数据 3. 预加载数据 其中第一种方式很常用,在tensorflow的MNIST训练源码中可以看到,通过feed_dict={},可以将任意数据送入tensor中. 第二种方式相比于第一种,速度更快,可以利用多线程的优势把数据送入队列,再以batch的方式出队,并且在这个过程中可以很方便地对图像进行随机裁剪.翻转.改变对比度等预处理,同时可以选择是否对数据随机打乱,可以说是

在进行大量数据训练神经网络的时候,可能需要批量读取数据.于是参考了这篇文章的代码,结果发现数据一直批量循环输出,不会在数据的末尾自动停止. 然后发现这篇博文说slice_input_producer()这个函数有一个形参num_epochs,通过设置它的值就可以控制全部数据循环输出几次. 于是我设置之后出现以下的报错: tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: Attempting to use uninit

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,就需要将其转换为batch形式,本文将介绍一个将数据打包成batch的方法. 一.tf.slice_input_producer() 首先需要讲解两个函数,第一个函数是 :tf.slice_input_producer(),这个函数的作用是从输入的tensor_list按要求抽取一个tensor放入文件名队列

先放关键代码: i = tf.train.range_input_producer(NUM_EXPOCHES, num_epochs=1, shuffle=False).dequeue() inputs = tf.slice(array, [i * BATCH_SIZE], [BATCH_SIZE]) 原理解析: 第一行会产生一个队列,队列包含0到NUM_EXPOCHES-1的元素,如果num_epochs有指定,则每个元素只产生num_epochs次,否则循环产生.shuffle指定是否打乱顺

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取和预处理,都是通过调用dataset api实现 1. 多线程数据读取 第一种方法是可以直接从csv里读取数据,但返回值是tensor,需要在sess里run一下才能返回真实值,无法实现真正的并行处理,但如果直接用csv文件或其他什么文件存了特征值,可以直接读取后进行训练,可使用这种方法. imp

关于 TensorFlow TensorFlow™ 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等.TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度

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],[20,21,22,23],[15,16,17,18]]]) print(a.shape) b,c=tf.split(a,2,0) #参数1.张量 2.获得的切片数 3.切片的维度 将两个切片分别赋值给b,c print(b.shape) print(c.shape with tf.Session() as s

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集是灰度图像,因此大小是92*112的,所以最开始fetch拿到的图像数据集经过reshape之后就是一个rank为2的tensor,大小是92*112的(如果考虑通道,也可以reshape为rank为3的,即92*112*1). 如果加入batch,比如batch大小为5,那么拿到的tensor的

最近研究了一下并行读入数据的方式,现在将自己的理解整理如下,理解比较浅,仅供参考. 并行读入数据主要分 1. 创建文件名列表 2. 创建文件名队列 3. 创建Reader和Decoder 4. 创建样例列表 5. 创建批列表(读取时可要可不要,一般情况下样例列表可以执行读取数据操作,但是在实际训练的时候往往需要批列表来分批进行数据的组织,提取) 其具体流程如下: 一. 文件名列表: 文件名列表是一个list类型的数据,里面的内容是需要用的数据文件名.可以使用常规的python语法入:[file1

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧! import tensorflow as tf import numpy as np input = tf.constant(1,shape=(64,10,1),dtype=tf.float32,name='input')#shape=(batch,in_width,in_channels) w = tf.constant(3,shape=(3,1,32),dtype=tf.float32,name='w')#shape=(filter_width,in

如下所示: with tf.GradientTape(persistent=True) as tape: z1 = f(w1, w2 + 2.) z2 = f(w1, w2 + 5.) z3 = f(w1, w2 + 7.) z = [z1,z3,z3] [tape.gradient(z, [w1, w2]) for z in (z1, z2, z3)] 输出结果 [[<tf.Tensor: id=56906, shape=(), dtype=float32, numpy=40.0>, <

一, 前言: 本次安装tensorflow是基于Python的,安装Python的过程不做说明(既然决定按,Python肯定要先了解啊):本次教程是windows下Anaconda安装Tensorflow的过程(cpu版,显卡不支持gpu版的...) 二, 安装环境: (tensorflow支持的系统是64位的,windows和linux,mac都需要64位) windows7(其实和windows版本没什么关系,我的是windows7,安装时参照的有windows10的讲解) Python3.

1. 关键术语描述 kernel 在神经网络模型中,每个node都定义了自己需要完成的操作,比如要做卷积.矩阵相乘等. 可以将kernel看做是一段能够跑在具体硬件设备上的算法程序,所以即使同样的2D卷积算法,我们有基于gpu的Convolution 2D kernel实例.基于cpu的Convolution 2D kernel实例. device 负责运行kernel的具体硬件设备抽象.每个device实例,对应系统中一个具体的处理器硬件,比如gpu:0 device, gpu:1 devic

详解IOS串行队列与并行队列进行同步或者异步的实例 IOS中GCD的队列分为串行队列和并行队列,任务分为同步任务和异步任务,他们的排列组合有四种情况,下面分析这四种情况的工作方式. 同步任务,使用GCD dispatch_sync 进行派发任务 - (void)testSync { dispatch_queue_t serialQueue = dispatch_queue_create("com.zyt.queue", DISPATCH_QUEUE_SERIAL); dispatch_