tf.data.dataset.from_generator

时间: 2023-04-23 21:02:49 浏览: 431
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Datagenerator-开源

tf.data.Dataset.from_generator是TensorFlow中的一个函数，可以从Python生成器中创建数据集。它可以动态地生成数据，并可以使用TensorFlow的数据管道处理这些数据。
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解释这段代码： def get_next(self): dataset = tf.data.Dataset.from_generator(self.generator, (tf.float32, tf.int32,tf.int32, tf.string)) dataset = dataset.repeat(self.epochs_num) #使用repeat()对数据进行扩充 if self.shuffle: dataset = dataset.shuffle(self.batch_size*3+200) dataset = dataset.batch(self.batch_size) iterator = dataset.make_one_shot_iterator() out_batch = iterator.get_next() return out_batch

这段代码的作用是创建一个 TensorFlow 数据集对象，其中包含了一个生成器函数 self.generator，该函数返回四个元素，分别是 tf.float32、tf.int32、tf.int32 和 tf.string 类型的数据。然后，将该数据集对象重复 ...

def _get_aviris(self): data = tf.data.Dataset.from_generator(self._aviris_generator, output_types = (tf.float32, tf.float32)) data = data.batch(self.batch_size) data = data.cache() data = data.prefetch(2) data = data.repeat() return data

这个数据集对象是通过调用 tf.data.Dataset.from_generator 方法创建的，它的数据来源是 self._aviris_generator 方法，该方法应该是一个生成器函数。 这个数据集对象 data 通过 data.batch 方法被分成批次...

解释这段代码：dataset = tf.data.Dataset.from_generator(self.generator, (tf.float32, tf.int32,tf.int32, tf.string))

这段代码是使用 TensorFlow 的 Dataset...from_generator() 方法接受一个生成器函数和一个元组，元组中的每个元素指定了生成器函数返回的每个元素的数据类型。最终，这个方法返回一个 Dataset 对象，可以用于训练模型。

tf.data.Dataset.from_generator有什么用

tf.data.Dataset.from_generator() 方法可以根据提供的 Python 生成器来创建一个 TensorFlow 数据集，可以用于构建输入数据流水线。通过这个方法可以将 Python 中的数据转换为 TensorFlow 支持的数据形式，方便进行...

def data_loader(): while 1: idx = random.randint(0, note_len- 1 -seq_len -1) x_input = note_data[idx:idx+seq_len] x_output = note_data[idx+seq_len] #print(x_input.shape,x_output.shape) yield tf.convert_to_tensor(x_input,dtype=tf.float32),tf.convert_to_tensor(x_output,dtype=tf.float32) return tf.data.Dataset.from_generator(data_loader,output_types=(tf.float32,tf.float32)).prefetch(buffer_size=tf.data.AUTOTUNE).batch(batch_size),_n_embeddings,_n_notes,_n_durations,_n_offsets的意思

在函数最后，使用 tf.data.Dataset.from_generator 方法将 data_loader 函数转换为 TensorFlow 的数据集对象，并设置输出类型为 (tf.float32, tf.float32)，表示输入和输出都是浮点数类型。最后，使用 ...

train_data = [(trainX1[i], trainX2[i], trainY[i]) for i in range(trainX1.shape[0])] batch_size = 32 dataset = tf.data.Dataset.from_generator(lambda: iter(train_data), output_types=(tf.float32, tf.float32, tf.float32), output_shapes=((None, trainX1.shape[1]), (None, trainX2.shape[1]), (None, 1))) dataset = dataset.batch(batch_size) # 进行训练 #model = trainModel(trainX1, trainX2 , trainY, config) model = LSTNetAttention(trainX1,trainX2,trainY,config) model.summary() model.compile(optimizer=config.optimizer, loss=config.loss_metric) #model.compile(optimizer=Adam(lr=0.001), loss=config.loss_metric) model.fit([trainX1,trainX2], trainY, epochs=config.epochs, steps_per_epoch=len(train_data) ,batch_size=32, verbose=config.verbose,validation_split=0.2, callbacks=[my_early_stopping]) modell.fit好像没有用到dataset

你说的没错，这段代码中使用了tf.data.Dataset将数据集转换为了dataset对象，但是在训练模型时，却直接使用了原始的trainX1、trainX2和trainY作为训练数据。这是因为tf.keras中的模型可以直接接受numpy...

如何对tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory()处理出来的数据进行图像增强？

train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory( './data/train/', validation_split=0.2, subset="training", seed=123, image_size=(224, 224), batch_size=32) train_ds_augmented = ...

def get_batch_noise(self): return iter(tfdata.Dataset.from_generator(self._generate_noise, output_types=float32) .batch(self.batch_size) .repeat())

首先，使用tfdata.Dataset.from_generator方法，将一个生成器函数self._generate_noise转换为一个数据集对象。这个生成器函数在之前的代码片段中定义了，用于生成服从均匀分布的随机噪声数据。 在from_...

帮我把这段代码从tensorflow框架改成pytorch框架： import tensorflow as tf import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" base_dir = 'E:/direction/datasetsall/' train_dir = os.path.join(base_dir, 'train_img/') validation_dir = os.path.join(base_dir, 'val_img/') train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'down') train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'up') validation_cats_dir = os.path.join(validation_dir, 'down') validation_dogs_dir = os.path.join(validation_dir, 'up') batch_size = 64 epochs = 50 IMG_HEIGHT = 128 IMG_WIDTH = 128 num_cats_tr = len(os.listdir(train_cats_dir)) num_dogs_tr = len(os.listdir(train_dogs_dir)) num_cats_val = len(os.listdir(validation_cats_dir)) num_dogs_val = len(os.listdir(validation_dogs_dir)) total_train = num_cats_tr + num_dogs_tr total_val = num_cats_val + num_dogs_val train_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) validation_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_data_gen = train_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=train_dir, shuffle=True, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') val_data_gen = validation_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=validation_dir, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') sample_training_images, _ = next(train_data_gen) model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu', input_shape=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, 3)), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) model.summary() history = model.fit_generator( train_data_gen, steps_per_epoch=total_train // batch_size, epochs=epochs, validation_data=val_data_gen, validation_steps=total_val // batch_size ) # 可视化训练结果 acc = history.history['accuracy'] val_acc = history.history['val_accuracy'] loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epochs_range = range(epochs) model.save("./model/timo_classification_128_maxPool2D_dense256.h5")

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets, transforms import os BATCH_SIZE = 64 EPOCHS = 50 IMG_HEIGHT = ...

建立自己的 tf.data.Dataset

3. 使用 tf.data.Dataset.from_tensor_slices 或 tf.data.Dataset.from_generator 等函数将数据转换为 tf.data.Dataset 对象。 例如，下面是使用 tf.data.Dataset.from_tensor_slices 从内存中的数据创建 ...
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- **读取Python生成器中的数据**：通过生成器函数，可以动态生成数据，tf.data.Dataset.from_generator将这些生成器转换为Dataset。 - **读取TFRecord数据**：TFRecord是一种二进制文件格式，常用于存储...

Traceback (most recent call last): File "E:\pythonProject2\main1.py", line 148, in <module> model.fit(dataset.generator(), steps_per_epoch=dataset.steps, epochs=10) File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1697, in fit raise ValueError( ValueError: Unexpected result of train_function (Empty logs). Please use Model.compile(..., run_eagerly=True), or tf.config.run_functions_eagerly(True) for more information of where went wrong, or file a issue/bug to tf.keras.

抱歉，我并不是一个开发者，无法给出关于编程问题的建议和回答。但您可以尝试使用 Model.compile(..., run_eagerly=True)，或 tf.config.run_functions_eagerly(True) 来得到更多有关错解的信息。

W tensorflow/core/kernels/data/generator_dataset_op.cc:108] Error occurred when finalizing GeneratorDataset iterator: FAILED_PRECONDITION: Python interpreter state is not initialized. The process may be terminated. [[{{node PyFunc}}]]

这个错误通常是由于TensorFlow程序中使用了多线程或多进程，而且...另外，如果你使用的是Python 3.x版本，还可以尝试使用tensorflow.compat.v1.InteractiveSession()来代替tf.Session()，这也可以解决这个问题。

data1 = Data_1H(data,config.Hx) trainX1,trainX2,_ = data1._slice_multi() data2 = Data_1H(data_y,config.Hx) _ , _, trainY = data2._slice_multi() trainY = np.expand_dims(trainY, axis=-1) # Y 的形状就由(155,5)变成了 (155, 5, 1)，可以用于训练和预测模型 print("trainX Y shape is:",trainX1.shape,trainX2.shape,trainY.shape, "Hx=",config.Hx ) if len(trainY.shape) == 1: trainY = trainY.reshape(-1,1) # 进行训练 model = trainModel(trainX1, trainX2 , trainY, config)， trainX1， trainX2是数据输入，产生的是3维，第一维是数据总长，请问如何修改为小批量。

dataset = tf.data.Dataset.from_generator(lambda: iter(train_data), output_types=(tf.float32, tf.float32, tf.float32), output_shapes=((None, trainX1.shape[1]), (None, trainX2.shape[1]), (None, ...

回答上一个问题中，poem_generator.h5应该如何获得

char_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(text_as_int) sequences = char_dataset.batch(seq_length + 1, drop_remainder=True) def split_input_target(chunk): input_text = chunk[:-1] target_text...

model.fit_generator被弃用

model.fit可以接受多种形式的输入数据，例如Numpy数组、tf.data.Dataset对象或Python生成器，因此不再需要使用model.fit_generator。 使用新的model.fit方法，我们可以直接传递数据集和相应的参数来训练模型...

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