有没有办法在Tensorflow中构建以下图表:
一些问题/信息:
感谢您的建议。
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我上周刚做过这个!这太棒了,我用tf.map_fn
和tf.cond
之类的东西学到了很多关于张量流的知识。它起作用了。
本周我只是重构了我的代码以消除所有这些,因为这是一个坏主意。
我遇到的问题:
话虽这么说,我的预处理步骤可能比你的更复杂。如果您坚持简单的事情,只需应用一些简单的图像预处理步骤,那么您可能更容易采用这种方法。
具体回答您的问题:
我知道,队列不会比feed_dict带来任何好处。您仍然遇到将数据从CPU上的TF队列移动到GPU内存的问题,每次迭代都与feed_dict相同,如果您关心该主题,请观看此线程,GPU队列即将到来:https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/7679
您应该从队列中dequeue_many
,将其作为批处理。如果您需要对每个单独的图像执行某些操作,请使用tf.map_fn
,这将删除第一个维度并将单个3D图像传递到指定的函数。但是当你走这条路时,请注意我上面的警告 - 你可能会更乐意在一个单独的线程中这样做。
已在#2中回答,使用tf.map_fn
批量迭代多个图像。它实际上很容易使用。
我不认识Keras。