tfrecord

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対応するラベル「0」または「1」（迷惑メール/非迷惑メール）を持つテキストドキュメント（電子メール）の.tfrecordデータセットがあります。このデータセットはすべて既に.tfrecordファイルの形式です。私は電子メールを言葉の表現に変えようとしています。私はそれを行うためのすべてのヘルパーメソッドを持っていますが、私はまだtfrecordsに精通していません。 def read_from_t

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TensorFlow - TFレコードが大きすぎてnp配列に一度にロードできない

in the tutorial from the TensorFlow guide siteの手順に従ってAlexNet CNNモデルをトレーニングしようとしていますが、チュートリアルでは以下のコードを使用してトレーニングデータにロードします mnist = tf.contrib.learn.datasets.load_dataset("mnist") train_data = mnist.tr

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TFRecordsファイルを読むときにキューが閉じて空です。

データセットを作成し、それをTFRecordsファイルに変換しました。これは私がファイルを書き込むために使用されるコードの一部です：私はtensorflowのpython_ioモジュールを使用する場合、レコードで example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={ 'height': _int64_featur

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Tensorflow tfrecordファイルから読み取ることができません

以下のコードを使用してtfrecordsファイルを作成できます。 def _int64_feature(value): return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value])) def _bytes_feature(value): return tf.train.Feature(bytes_li

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Tensorflow、グラフのないtfrecordを読み取る

Tensorflowを使用して構造化されたニューラルネットワークモデルを作成しようとしました。しかし、tfrecordのデータをグラフにフィードすることに問題がありました。コードは次のとおりですが、次の関数でハングアップしますが、どうすれば動作させることができますか？画像、ラベル= network.load_tfrecord_data（1）この機能は、私のデータ・ファイルから.tfrecord

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numpy配列をtfrecordとして保存する方法は？

numpy配列からtfrecord形式のデータセットを作成しようとしています。私は2Dと3Dの座標を格納しようとしています。 2D座標タイプのfloat64 3D座標の形状のnumpyのアレイ（2,10）が、これは私のコードであるのfloat64 タイプの形状のnumpyのアレイ（3,10）されている。 def _floats_feature(value): return tf.trai

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マルチスレッドを使用してTFRecordsを書くときに例外が発生する

私は巨大なビデオデータセットを持っています。各ビデオについて、対応するフレームのあるフォルダがあります。私はSequenceExampleを使って、各ビデオのTFRecordを書きます。ここでFeatureListsはビデオのフレームです。私は、各スレッドが単一のビデオで動作するビデオのリストを反復するために、Pythonスレッドプールを使用しています。次に、テンソルフローキューを使用してフレ

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シンプルなtfrecordでPythonをクラッシュさせるのはなぜですか？

私はTFRecordの書き込みと読み取りのために次のスニペットを書きました。最後のtf.run()ステートメントは、Pythonが何かに応答するのを停止します。これの理由は何ですか？ fn = 'tmp.tfrecord' seqs = [[1,2,3], [0,1,0]] writer = tf.python_io.TFRecordWriter(fn) for seq in seqs

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テンソルフローのトレーニングネットワーク用のTFrecordからバッチを作成する方法は？

データがtfrecordファイルに保存されています。それは1000のサンプルと2つの機能を持っています（一方はもう一方の出力を入力します）。入力は形状[1,20]と出力[1,10]です。それらはどちらも平らな数字の配列から作成されました。私はそれらからバッチを作成しようとしているので、私はそれらを使ってネットワークをトレーニングすることができますが、どのように把握できません。これはこれは私がから

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tfrecordsからデータを読むときの形について

私はtfrecordsから 'image'（2000）と 'landmarks'（388）を読むつもりです。これはコードの一部です。 label = tf.decode_raw(features['label'], tf.float32) # problem is here #Error: InvalidArgumentError (see above for traceback): Inp