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详解tensorflow载入数据的三种方式-创新互联

Tensorflow数据读取有三种方式:

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  1. Preloaded data: 预加载数据
  2. Feeding: Python产生数据,再把数据喂给后端。
  3. Reading from file: 从文件中直接读取

这三种有读取方式有什么区别呢? 我们首先要知道TensorFlow(TF)是怎么样工作的。

TF的核心是用C++写的,这样的好处是运行快,缺点是调用不灵活。而Python恰好相反,所以结合两种语言的优势。涉及计算的核心算子和运行框架是用C++写的,并提供API给Python。Python调用这些API,设计训练模型(Graph),再将设计好的Graph给后端去执行。简而言之,Python的角色是Design,C++是Run。

一、预加载数据:

import tensorflow as tf 
# 设计Graph 
x1 = tf.constant([2, 3, 4]) 
x2 = tf.constant([4, 0, 1]) 
y = tf.add(x1, x2) 
# 打开一个session --> 计算y 
with tf.Session() as sess: 
  print sess.run(y) 

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