tfrecord

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对于特定的浏览器，我在ant compilation之后遇到了问题。如果我为所有浏览器使用ant构建一切正常，但是如果我为特定浏览器编译GWT DevMode直到删除所有文件从war。正如你所知，所有浏览器的蚂蚁构建都需要很长时间。因此，任务的可传递性非常低。这是我的代码：对于OrphanWorkspace模块，我认为，我继承了所有必需的东西，并且<inherits name='com.alle

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用tfslim解码tfrecord

我在CPU上使用Python 2.7.13和Tensorflow 1.3.0。我想使用DensNet（https://github.com/pudae/tensorflow-densenet）进行回归问题。我的数据包含60000个jpeg图像，每个图像有37个浮动标签。我救了我的数据转换成tfrecords文件方式： def Read_Labels(label_path): labels_c

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ListView和TranslateAnimation负值不刷新其他元素

我在我的TranslateAnimation中应用了一个负toXDelta，这导致了一个错误，当我滚动到列表中时，因为ther是另一个移动列表。您可以在此抓屏看到我的问题疗法是我的XML为橙色名单 <LinearLayout android:id="@+id/ll_list_ghm" android:layout_width="wrap_content" andr

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读取TF记录文件需要很长时间

试图在这里通过张量流tutorial;我用〜100个图像构建一个tf记录文件，现在当我尝试以下操作时，内核会挂起;这是为什么发生？课题组记录文件不是很大只有30MB +左右，它不应该采取长期在阅读他们： import tensorflow as tf import os print(os.path.exists("../carmakesorter/train-00000-of-00001")

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tf.contrib.data.TFRecordDataset无法读取* .tfrecord

在创建和加载.tfrecord文件的情况下我遇到了以下问题：生成dataset.tfrecord文件的文件夹/ Batch_manager /资产包含了一些*。TIF被用来生成一个dataset.tfrecord文件图片： def _save_as_tfrecord(self, path, name): self.__filename = os.path.join(path, nam

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将tfrecords中的原始字节解码为tf.feature_column.numeric_column功能

我有一个tfrecords文件，将图像存储为字节串。我想将此特性列定义为tf.feature_column.numeric_column("image", shape=[64, 64], dtype=tf.float32)，但由于它不是作为float_list存储在tfrecords文件中，所以不起作用。然后我尝试使用我定义的numeric_column的normalizer_fn参数。然而 d

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写入和读取tfrecord文件中的SparseTensor

可以优雅地做到这一点吗？现在我唯一能想到的就是将SparseTensor的索引（tf.int64），值（tf.float32）和形状（tf.int64）保存在3个独立的功能中（前两个是VarLenFeature最后一个是FixedLenFeature）。这看起来很麻烦。任何意见是赞赏！更新1 下面我的回答是不适合用于构建计算图（B/C稀疏张量中的内容经由sess.run（）中，如果调用花费了

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如何检查Tensorflow .tfrecord文件？

我有一个.tfrecord但我不知道它是如何组织的。如何检查模式以了解.tfrecord文件包含的内容？所有的Stackoverflow答案或文档似乎假设我知道该文件的结构。 reader = tf.TFRecordReader() file = tf.train.string_input_producer("record.tfrecord") _, serialized_record =

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如何将numpy数组存储为tfrecord？

我想从numpy数组中创建tfrecord格式的数据集。我试图存储2D和3D坐标。 2D坐标型的形状（2,10）的numpy的阵列float64 三维坐标型float64 的形状（3,10）的numpy的阵列，这是我的代码： def _floats_feature(value): return tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(

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有没有更简单的方法来处理来自tfrecords的批量输入？

我的问题是关于如何从多个（或分片）tfrecords获取批量输入。我已阅读示例https://github.com/tensorflow/models/blob/master/inception/inception/image_processing.py#L410。基本流程是，以训练集为例，（1）首先从这些文件名中生成一系列记录（例如，train-000-of-005,train-001-of-0