tf.data.dataset.list_files

时间: 2023-04-27 22:05:40 浏览: 88
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souhu_data.zip_dataset_saohu.pubn_sohu_text document

tf.data.dataset.list_files是TensorFlow中的一个函数，用于获取指定目录下的所有文件路径。它返回一个tf.data.Dataset对象，可以用于构建数据管道。在使用时，可以指定目录路径、文件名模式、随机种子等参数，以满足不同的需求。
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1、map（一对一） ...a = Dataset.range(1, 6) # ==> [ 1, 2, 3, 4, 5 ] a.map(lambda x: x + 1) # ==> [ 2, 3, 4, 5, 6 ] map_func的输入签名由这个数据集中每个元素的结构决定。 例如: # NOTE: The foll
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tensorflow入门:tfrecord 和tf.data.TFRecordDataset的使用

dataset = dataset.shuffle(buffer_size=1000).batch(batch_size) # 创建迭代器并获取数据 iterator = dataset.make_one_shot_iterator() features, labels = iterator.get_next() parse_function定义了如何...

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module 'tensorflow._api.v2.train' has no attribute 'slice_input_producer'如何解决

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tensorflow2.0导入本地文件夹数据集

file_paths = tf.data.Dataset.list_files("./data/*") 3. 使用map函数对文件路径进行解析和转换，例如： def parse_file(file_path): # 解析文件并返回数据 return data dataset = file_paths....

模型训练，将图片与图片的的命名捆绑并输入

image_dataset = tf.data.Dataset.list_files('images/*.jpg') image_dataset = image_dataset.map( lambda filename: tf.image.decode_jpeg(tf.io.read_file(filename)) ) # 将DataFrame对象与图片数据集合并 ...

文件夹用中文命名，tensorflow读取文件夹， 报错AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'

在使用tensorflow读取文件夹时，需要使用tf.data.Dataset.list_files()函数来获取文件夹中的所有文件路径。这个函数可以接受一个通配符模式来匹配文件名，例如"文件夹名/*.txt"。 下面是一个示例代码，可以帮助你...

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'python_io'

This error occurs when ...filename_queue = tf.data.Dataset.list_files(["file1.csv", "file2.csv"]).repeat() This should resolve the issue and allow you to use the necessary TensorFlow functionality.

如何用tensorflow导入文件

dataset = tf.data.Dataset.list_files('path/to/image/files/*.jpg') # 对每一张图片进行解码和处理 dataset = dataset.map(lambda x: tf.io.read_file(x)) dataset = dataset.map(lambda x: tf.image.decode_jpeg...

帮我写一个super-resolution的程序的代码（python）

train_dataset = tf.data.Dataset.list_files('train/*.jpg') train_dataset = train_dataset.map(load_image) # 编译模型 sr_model = create_sr_model() sr_model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练...

解决文件中代码的错误，并将改正的代码列出

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((image_files, image_labels)) dataset = dataset.map(lambda x, y: (preprocess_image(x), y)) dataset = dataset.batch(batch_size).prefetch(tf.data.AUTOTUNE)...
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