使用新的數(shù)據(jù)集API(作為TF 1.4版本的一部分發(fā)布)來加快整個(gè)過程

讀取CSV文件的步驟：

1)讀取CSV文件名

2) 通過提供CSV文件名創(chuàng)建TextLineDataset

3) 為解碼創(chuàng)建Parse函數(shù)，并對(duì)輸入數(shù)據(jù)執(zhí)行任何預(yù)處理工作

4) 使用前面步驟中創(chuàng)建的數(shù)據(jù)集創(chuàng)建批處理、重復(fù)(epoch編號(hào))和無序處理

5) 創(chuàng)建迭代器，將所需的輸入作為批處理(即小批量)

Eg代碼：from matplotlib.image import imread

def input_model_function():

csv_filename =['images.txt']

dataset = tf.data.TextLineDataset(csv_filename)

dataset = dataset.map(_parse_function)

dataset = dataset.batch(20)# you can use any number of batching

iterator = dataset.make_one_shot_iterator()

sess = tf.Session()

batch_images, batch_labels = sess.run(iterator.get_next())

return {'x':batch_images}, batch_labels

def _parse_function(line):

image, labels= tf.decode_csv(line,record_defaults=[[""], [0]])

# Decode the raw bytes so it becomes a tensor with type.

image = imread(image)# give full path name of image

return image, labels

最后將批處理數(shù)據(jù)集輸入模型(使用任何預(yù)先制作的估計(jì)器或自定義估計(jì)器API創(chuàng)建)

創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎(jiǎng)勵(lì)來咯，堅(jiān)持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎(jiǎng)

總結(jié)

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