tf.enable_eager_execution()
时间: 2023-03-16 22:50:38 浏览: 99
tf.enable_eager_execution()是TensorFlow中的一个函数,它的作用是启用Eager Execution模式。在Eager Execution模式下,TensorFlow会立即执行每个操作,而不是先构建计算图再执行。这样可以更加方便地进行调试和开发,同时也可以更加灵活地使用TensorFlow。
相关问题
# import pandas as pd # import matplotlib.pyplot as plt # from PIL import Image # import io # # 读取.parquet文件 # # df = pd.read_parquet('../points/wrq_cameratest/training_camera_image_10526338824408452410_5714_660_5734_660.parquet') # # # 获取图像数据列 # image_column = '[CameraImageComponent].image' # i=0 # # 遍历每行数据 # for index, row in df.iterrows(): # # 读取图像数据 # if i<1: # image_data = row[image_column] # # # 创建BytesIO对象 # image_stream = io.BytesIO(image_data) # # # 打开图像 # image = Image.open(image_stream) # # # 显示图像 # plt.imshow(image) # plt.axis('off') # plt.show() # print(df) # print("##") # i=i+1 # else: # exit() # import os import tensorflow.compat.v1 as tf import math import numpy as np import itertools tf.enable_eager_execution() from waymo_open_dataset.utils import range_image_utils from waymo_open_dataset.utils import transform_utils from waymo_open_dataset.utils import frame_utils from waymo_open_dataset import dataset_pb2 as open_dataset FILENAME = '../tools/frames' dataset = tf.data.TFRecordDataset(FILENAME, compression_type='') for data in dataset: frame = open_dataset.Frame() frame.ParseFromString(bytearray(data.numpy())) break (range_images, camera_projections, _, range_image_top_pose) = frame_utils.parse_range_image_and_camera_projection( frame) print('_____________________') print(frame.context)
这段代码的作用是读取 Waymo 开放数据集(Waymo Open Dataset)中的 .tfrecord 文件,并解析其中的帧数据。代码首先导入了所需的库,并指定了待读取的文件路径 FILENAME。然后使用 tf.data.TFRecordDataset 函数读取 .tfrecord 文件,并循环遍历其中的数据。
在每次循环中,代码首先创建一个 open_dataset.Frame() 对象 frame,并使用 frame.ParseFromString() 方法将数据解析为 Frame 对象。接着,代码调用 frame_utils.parse_range_image_and_camera_projection() 函数,将 frame 作为参数传入,解析出 range_images、camera_projections、range_image_top_pose 等数据。
最后,代码打印出 frame.context(上下文信息),并显示了一条分隔线作为输出。
module 'tensorflow' has no attribute 'enable_eager_execution'
在TensorFlow 2.0版本中,启用了Eager Execution(即动态图模式),默认情况下启用。因此,在导入TensorFlow时,不需要显式地启用Eager Execution。如果你使用的是TensorFlow 1.x版本,那么你需要在导入TensorFlow后,显式地启用Eager Execution。可以使用以下代码启用Eager Execution:
```
import tensorflow as tf
tf.enable_eager_execution()
```
如果你使用的是TensorFlow 2.x版本,那么你可以直接使用以下代码导入TensorFlow:
```
import tensorflow as tf
```
如果你仍然遇到了这个错误,可能是因为你的TensorFlow版本不兼容。你可以尝试升级TensorFlow版本或者降级到与你的代码兼容的版本。
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