Я вижу в объяснении, что TFRecord содержит несколько классов и несколько изображений (кот и мост). Когда он был написан, оба образа записывались в один TFRecord. Во время обратного чтения проверяется, что этот TFRecord содержит два изображения.
В другом месте я видел людей, генерирующих один TFRecord для каждого изображения, я знаю, что вы можете загрузить несколько файлов TFRecord следующим образом:
train_dataset = tf.data.TFRecordDataset("<Path>/*.tfrecord")
Но какой способ рекомендуется? должен ли я создавать одну tfrecord для каждого изображения или одну tfrecord для нескольких изображений? Если поместить несколько изображений в одну tfrecord, то сколько будет максимум?
1 ответ
Как вы сказали, можно сохранить произвольное количество записей в одном файле TFRecord, и можно создать столько файлов TFRecord, сколько нужно.
Я бы рекомендовал руководствоваться практическими соображениями, чтобы решить, как действовать дальше:
- С одной стороны, попробуйте использовать меньше файлов
TFRecord, чтобы упростить перемещение файлов в файловой системе. - С другой стороны, избегайте увеличения файлов
TFRecordдо размера, который может стать проблемой для файловой системы. - Помните, что для разделения обучения / проверки / тестирования полезно хранить отдельные файлы
TFRecord. - Иногда характер набора данных делает очевидным, как разделить его на отдельные файлы (например, у меня есть набор видеоданных, в котором я использую один файл
TFRecordдля каждого сеанса участника)
Похожие вопросы
Новые вопросы
tensorflow
TensorFlow - это библиотека с открытым исходным кодом и API, разработанная для глубокого обучения, написанная и поддерживаемая Google. Используйте этот тег с тегом для конкретного языка ([python], [c ++], [javascript], [r] и т. Д.) Для вопросов об использовании API для решения задач машинного обучения. Языки программирования, которые можно использовать с TensorFlow API, различаются, поэтому вы должны указать язык программирования. Укажите также область применения, например [обнаружение объекта].
En Español