我正在尝试编写TensorflowRecordWriter类的纯Java/Scala实现，以便将SparkDataFrame转换为TFRecords文件。根据文档，在TFRecords中，每条记录的格式如下:uint64lengthuint32masked_crc32_of_lengthbytedata[length]uint32masked_crc32_of_data和CRC掩码masked_crc=((crc>>15)|(crc目前，我使用以下代码使用guava实现计算CRC:importcom.google.common.hash.HashingobjectCRC32{valkM
假设我们有一个带有这样的数据示例的Tfrecord文件：def_bytes_feature(value):returntf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[value]))def_float32_feature(value):returntf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=value))example=tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={'image/encoded':_bytes_fe
今天我做一个.tfrecords用我的图像归档。图像的宽度为2048，高度为1536。所有图像几乎为5.1GB，但是当我使用它来制作时.tfrecords，几乎是137GB！更重要的是，当我用它来训练时，我会得到一个错误CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY。这是错误：Totalmemory:10.91GiBFreememory:10.45GiBItensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:906]DMA:0Itensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:916]0:YIte
我有一个大约1M示例的数据集。我每个示例到一个单独的.tfrecord文件，这导致大约500GB坐在某个网络位置。从此网络位置读取多个小文件非常慢，因此我正在考虑将大约100个示例分组为一个.tfrecord文件。不过，我很担心，来自相同的.tfrecords文件的示例将始终出现在同一Minibatch（或一个彼此之后的一个Minibatch）中，这对于我想要拥有的培训数据的正确混合是不利的。我的输入管道如下：我有一个tf.train.string_input_producer(files,capacity=100000)对于文件名队列，使用TFRecordReader.read从文件名队列中
我最近使用CSV数据完成了培训线性回归模型。这里显示的训练数据的结果：但是，对于如何使用该模型，我仍然很愚蠢。我如何给模型一个“x”值，以使我返回“y”值？代码：withtf.Session()assess:#Startpopulatingthefilenamequeue.coord=tf.train.Coordinator()threads=tf.train.start_queue_runners(coord=coord)sess.run(init)#Fitalltrainingdataforepochinrange(training_epochs):_,cost_value=sess.ru
我一直以为是二进制格式，Tfrecord与人类可读的CSV相比，消耗的空间更少。但是，当我试图比较它们时，我发现事实并非如此。例如，我在这里创建一个num_rowsX10矩阵与num_rows标记并将其保存为CSV。我通过将其保存到Tfrecors来做同样的事情：importpandasaspdimporttensorflowastffromrandomimportrandintnum_rows=1000000df=pd.DataFrame([[randint(0,300)forrinxrange(10)]+[randint(0,1)]foriinxrange(num_rows)])df.to
我的问题是关于如何从多个(或分片的)tfrecords获取批量输入。我读过这个例子https://github.com/tensorflow/models/blob/master/inception/inception/image_processing.py#L410.基本流程是，以训练集为例，(1)首先生成一系列tfrecords(例如，train-000-of-005、train-001-of-005,...),(2)从这些文件名中，生成一个列表并将它们送入tf.train.string_input_producer以得到一个队列，(3)同时生成一个tf.RandomShuffle
我创建了一个数据集并将其保存到TFRecord文件中。问题是图片有不同的尺寸，所以我想和图片一起保存尺寸。所以我使用了TFRecordWriter并定义了如下功能:example=tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={'rows':_int64_feature(image.shape[0]),'cols':_int64_feature(image.shape[1]),'image_raw':_bytes_feature(image_raw)}))我希望我可以使用TFRecordReader读取和解码图像，但问题是我无法
我正在尝试从numpy数组创建一个tfrecord格式的数据集。我正在尝试存储2d和3d坐标。2d坐标是形状为(2,10)的numpy数组，类型为float643d坐标是形状为(3,10)的numpy数组，类型为float64这是我的代码:def_floats_feature(value):returntf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=value))train_filename='train.tfrecords'#addresstosavetheTFRecordsfilewriter=tf.python_io.TF
如何一次读取TFRecords中的所有示例？我一直在使用tf.parse_single_example来读取单个示例，使用的代码类似于exampleofthefully_connected_reader中的方法read_and_decode中给出的代码。.但是，我想一次针对我的整个验证数据集运行网络，因此想全部加载它们。我不完全确定，但是thedocumentation似乎建议我可以使用tf.parse_example而不是tf.parse_single_example一次加载整个TFRecords文件。我似乎无法让它工作。我猜这与我如何指定功能有关，但我不确定在功能规范中如何说明有多
