TensorFlow重要的class(類)和方法

2021-10-13 21:33:09 字數 1329 閱讀 2586

tensorflow以點.分隔的字串,如下文列出的各種,如何判斷其實class,還是method?

解決辦法,最後乙個字串中,首字母是大寫還是小寫。首字母大寫就是類,小寫則是方法

下文的標題中,預設是方法,類會專門註明

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decode單詞含義,解碼、解碼

tf.io.decode_raw函式,

別名:tf.decode_raw,tf.io.decode_raw

tf.io.decode_raw(

bytes

, out_type,

little_endian=

true

, name=

none

)

作用:將字串的位元組重新解釋為數字向量

引數:bytes:乙個string型別的tensor。所有元素必須具有相同的長度

out_type:tf.dtype,可以是:tf.half, tf.float32, tf.float64, tf.uint8, tf.uinit16, tf.int8, tf.int16, tf.int32, tf.int64

little_endian:可選的bool。預設值為true。輸入為bytes是否以little-endian順序排列。忽略存在單個位元組(如uint8)中的out_type值

name:操作的名稱(可選)

返回:乙個out_type型別的tensor

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tensorflow資料讀取api,參考部落格

tf.data.fixedlengthrecorddataset():這個函式的輸入是乙個檔案的列表和乙個record_bytes,之後dataset的每乙個元素就是檔案中固定位元組數record_bytes的內容。通常用來讀取以二進位制形式儲存的檔案,如cifar10資料集就是這種形式。

訓練模型之資料不足的處理

資料匯入部落格

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project用於視覺化

由於flags.profile的值為false,因此timeline類在整個程式執行中不起作用

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