tf.data.Dataset.from_tensor_slices 的用法

tf.data.Dataset.from_tensor_slices 　　该函数是dataset核心函数之一，它的作用是把给定的元组、列表和张量等数据进行特征切片。切片的范围是从最外层维度开始的。如果有多个特征进行组合，那么一次切片是把每个组合的最外维度的数据切开，分成一组一组的。 　　假设我们现在有两组数据，分别是特征和标签，为了简化说明问题，我们假设每两个特征对应一个标签。之后把特征和标签组

tf.slice函数解析

tf.slice函数解析 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ tf.slice(input_, begin, size, name = None) 解释 ： 这个函数的作用是从输入数据input中提取出一块切片 切片的尺寸是size，切片的开始位置是begin。 切片的尺寸size表示输出tensor的数据维度，其中size[i]表示在第i维度上面的元素个数。 开始位置begin表示切片

TensorFlow数据读取机制：文件队列 tf.train.slice_input_producer和 tf.data.Dataset机制

TensorFlow数据读取机制：文件队列 tf.train.slice_input_producer和tf.data.Dataset机制     之前写了一篇博客，关于《Tensorflow生成自己的图片数据集TFrecord》，项目做多了，你会发现将数据转为TFrecord格式，

tf.slice

【转载】 tf.slice()介绍

原文地址： https://blog.csdn.net/nini_coded/article/details/79852031     版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接：https://blog.csdn.net/nini_coded/article/details/79852031 ------

【转载】 tensorflow中 tf.train.slice_input_producer 和 tf.train.batch 函数

原文地址： https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79776876         ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

【转载】 tf.train.slice_input_producer()和tf.train.batch()

原文地址： https://www.jianshu.com/p/8ba9cfc738c2       ------------------------------------------------------------------------------------------------         1. 

TensorFlow数据读取机制：文件队列 tf.train.slice_input_producer和 tf.data.Dataset机制

TensorFlow数据读取机制：文件队列 tf.train.slice_input_producer和tf.data.Dataset机制     之前写了一篇博客，关于《Tensorflow生成自己的图片数据集TFrecord》，项目做多了，你会发现将数据转为TFrecord格式，