今天小编就为大家分享一篇从多个tfrecord文件中无限读取文件的例子，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2023-02-23 00:20:51
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能够利用tensorflow生成tfrecord文件，为接下来的tensorflow的训练工作作准备
2023-02-22 19:20:49
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LIDAR点云被解析为.bin文件，这里有两种方式：
- 保留5个LIDAR的点云，将他们进行融合
- 只保留top的LIDAR点云
如果下载的是v1.3.0之后的数据，还增加了3D点云语义分割标签的解析。
2022-07-28 16:13:15
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CIFAR-10 数据集的分类是机器学习中一个公开的基准测试问题，其任务是对一组32x32RGB的图像进行分类，这些图像涵盖了10个类别：
飞机， 汽车， 鸟， 猫， 鹿， 狗， 青蛙， 马， 船以及卡车。
该压缩文件中已经将数据集进行随机混乱排布操作，分散在六个子文件夹中，其中五个作为训练集，一个作为测试集；
另外包括其制作而成的tfrecord文件，具体使用方法可参见博客；
用于训练vgg、resnet等网络
2022-06-17 22:30:56
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tensorflow官方提供了3种方法来读取数据：
预加载数据(preloaded data)：在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有的数据，适用于数据量不太大的情况。填充数据(feeding)：通过Python产生数据，然后再把数据填充到后端。
从文件读取数据(reading from file)：从文件中直接读取，然后通过队列管理器从文件中读取数据。
本文主要介绍第三种方法，通过tfrecord文件来保存和读取数据，对于前两种读取数据的方式也会进行一个简单的介绍。
项目下载github地址：https://github.com/steelOneself/tensorflow_l
2022-05-08 15:59:03
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Cityscapes_TFrecord 用于DeepLabv3+测试
原来的文件下载次数到上限了，重发了一个无限次数的
2022-04-13 17:06:54
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TFRecord阅读器
安装
pip3安装tfrecord
用法
建议为每个TFRecord文件创建一个索引文件。 使用多个工作程序时必须提供索引文件，否则加载程序可能会返回重复的记录。
python3 -m tfrecord.tools.tfrecord2idx
使用TFRecordDataset读取PyTorch中的TFRecord文件。
import torch
from tfrecord . torch . dataset import TFRecordDataset
tfrecord_path = "/path/to/da
2022-03-23 15:21:16
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主要介绍了Tensorflow使用tfrecord输入数据格式,小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
2022-03-17 11:20:00
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