train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_images,train_labels))

时间: 2024-04-01 21:23:22 浏览: 97
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train_data-数据集

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这是一个 TensorFlow 代码片段，用于将训练用的图像和标签数据转换为 TensorFlow 数据集。其中 train_images 是包含训练用图像数据的 numpy 数组，train_labels 是包含训练用标签数据的 numpy 数组。这个代码片段将数据集切割为一小部分一小部分的切片（slices），以便在训练模型时使用。
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train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_images, train_labels)).shuffle(10000).batch(64) 解释

其中 train_images 和 train_labels 是训练数据和标签，from_tensor_slices() 函数将它们转换为张量序列的形式。shuffle(10000) 是用于打乱数据集的函数，batch(64) 是将数据划分为小批量的函数，每个批量的大小为 ...

import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D, MaxPool2D, Dropoutfrom tensorflow.keras import Model​# 在GPU上运算时，因为cuDNN库本身也有自己的随机数生成器，所以即使tf设置了seed，也不会每次得到相同的结果tf.random.set_seed(100)​mnist = tf.keras.datasets.mnist(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()X_train, X_test = X_train/255.0, X_test/255.0​# 将特征数据集从(N,32,32)转变成(N,32,32,1),因为Conv2D需要(NHWC)四阶张量结构X_train = X_train[..., tf.newaxis]    X_test = X_test[..., tf.newaxis]​batch_size = 64# 手动生成mini_batch数据集train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X_train, y_train)).shuffle(10000).batch(batch_size)test_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X_test, y_test)).batch(batch_size)​class Deep_CNN_Model(Model):    def __init__(self):        super(Deep_CNN_Model, self).__init__()        self.conv1 = Conv2D(32, 5, activation='relu')        self.pool1 = MaxPool2D()        self.conv2 = Conv2D(64, 5, activation='relu')        self.pool2 = MaxPool2D()        self.flatten = Flatten()        self.d1 = Dense(128, activation='relu')        self.dropout = Dropout(0.2)        self.d2 = Dense(10, activation='softmax')        def call(self, X):    # 无需在此处增加training参数状态。只需要在调用Model.call时，传递training参数即可        X = self.conv1(X)        X = self.pool1(X)        X = self.conv2(X)        X = self.pool2(X)        X = self.flatten(X)        X = self.d1(X)        X = self.dropout(X)   # 无需在此处设置training状态。只需要在调用Model.call时，传递training参数即可        return self.d2(X)​model = Deep_CNN_Model()loss_object = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()​train_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss')train_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(name='train_accuracy')test_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='test_loss')test_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(name='test_accuracy')​# TODO：定义单批次的训练和预测操作@tf.functiondef train_step(images, labels):       ......    @tf.functiondef test_step(images, labels):       ......    # TODO：执行完整的训练过程EPOCHS = 10for epoch in range(EPOCHS)补全代码

train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X_train, y_train)).shuffle(10000).batch(batch_size) test_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X_test, y_test)).batch(batch_size) # 定义深度CNN模型 ...

test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_images, test_labels))

This code creates a TensorFlow dataset from the test images and test labels. The images and labels are passed as arguments to the from_tensor_slices method, which slices the input tensors along the ...

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((features, labels))

这行代码是使用 TensorFlow 创建一个数据集（tf.data.Dataset）对象，它会从一个包含特征与标签的元组列表中构建数据集。 具体来说，from_tensor_slices 方法会将数据切片成单个元素，即每个元素是一个 ...

mnist = tf.keras.datasets.mnist.load_data() train_img = mnist[0][0] # 表示训练集 构成的矩阵 表示的 图片 test_img = mnist[1][0] # 表示测试集 构成的矩阵 表示的 图片 train_label = mnist[0][1] # 表示训练集 的图片 表示的 数字是多少 test_label = mnist[1][1] with tf.Session() as sess: init = tf.global_variables_initializer() sess.run(init) start = time.time() for i in range(max_epoch): batch_xs, batch_ys = train_img.next_batch(100) # 此batch是个2维tuple，batch[0]是(100，784)的样本数据数组，batch[1]是(100，10)的样本标签数组 sess.run(train_step, feed_dict={xs: batch_xs, ys: batch_ys, keep_prob: keep_prob_rate}) if (i+1) % 50 == 0: print("step %d, test accuracy %g" % ((i+1), compute_accuracy( mnist.test_images, mnist.test_labels))) end = time.time() print('******************************************************') print("运行时间:%.2f秒" % (end - start)) 出现AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'next_batch'

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_img, train_label)) # 对数据集进行乱序处理和批次化处理 dataset = dataset.shuffle(buffer_size=10000).batch(100) # 创建迭代器 iterator = dataset.make_...

input_queue = tf.train.slice_input_producer([image,label])使用最新的TensorFlow改

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((image, label)) # 对数据进行随机打乱和批处理 dataset = dataset.shuffle(buffer_size=10000) dataset = dataset.batch(batch_size=32) # 创建一个数据集迭代器 ...

tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_data, train_labels))的train_data和train_labels，分别是由什么文件生成？如何生成？

感谢您的提问！train_data和train_labels是由您在进行数据预处理时所指定的训练数据集和标签...在使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices()函数时，train_data和train_labels需要以numpy数组或张量的形式传入函数中。

train_db = train_dataset.shuffle(10000).batch(batch_size) AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'shuffle'

train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_dataset, train_labels)) train_db = train_db.shuffle(10000).batch(batch_size) 在这里，我们首先将训练数据集和标签作为元组传递给 from_tensor_...

example_dataset = emnist_train.create_tf_dataset_for_client( emnist_train.client_ids[0])如何修改成使用本地数据

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices( (tf.cast(train_images[..., tf.newaxis] / 255, tf....

将client_dataset = emnist_train.create_tf_dataset_for_client( emnist_train.client_ids[i])改写为以fashionmnist为数据集的代码

client_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((client_train_images, client_train_labels)) # 添加到客户端数据集列表 client_datasets.append(client_dataset) # 输出客户端数据集的大小 for i in ...

example_dataset = emnist_train.create_tf_dataset_for_client( emnist_train.client_ids[0])如何将该段代码修改为使用本地的fashion_mnist数据

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data() def preprocess(dataset): def batch_format_fn(element): return (tf.reshape(element['pixels'],[-1,784]),tf.reshape...

client_dataset = emnist_train.create_tf_dataset_for_client( emnist_train.client_ids[i])如果数据集为本地的fashion_mnist，该如何修改代码

fashion_train = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_images, train_labels)) client_dataset = fashion_train.create_tf_dataset_for_client(fashion_train.client_ids[i]) 这样就可以使用本地的...

example_dataset = emnist_train.create_tf_dataset_for_client( emnist_train.client_ids[0])如果在使用本地的fashion-mnist数据时，这段代码该如何修改

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_images, train_labels)) # 筛选该client_id对应的数据 dataset = dataset.filter(lambda x, y: y % 4 == client_id) # 对数据进行shuffle和batch dataset...

# 最佳权重保存路径 BEST_MODEL_PATH = './best_model.h5'

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_...

example_dataset = emnist_train.create_tf_dataset_for_client( emnist_train.client_ids[0])该行代码如果要将数据集修改为本地的fashion_mnist数据集，应该如何修改代码

train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_images, train_labels)).shuffle(10000).batch(32) test_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_images, test_labels)).batch(32) # 选择第一个...

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dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((images, labels)) 这样，我们就得到了一个数据集，其中每个样本包含一张图像和相应的标签。我们可以使用 dataset 对象来进行迭代，获取每个样本并进行训练或...

tf.data.Dataset.from_tensor_slices（）和 model。fit结合使用

tf.data.Dataset.from_tensor_slices()方法可以将numpy数组或张量切片成多个小的、可训练的样本，以便用于训练模型。在与model.fit()结合使用时，可以直接将tf.data.Dataset对象传递给model.fit()方法中的x...

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