我有一个 TFRecord 数据集，我想用它来训练 XLNET 模型。这是我写的：
<pre><code>import tensorflow as tf
train_da
目前，我只是线性扫描 TFRecord 文件，直到它到达所需的图像。
代码：
<pre><code>ds = tf.data.TFRecordDataset(
我在 Tfrecord 上有一个包含图像和表格数据的数据集，我想将这些数据输入到混合神经网络数据中。我看
我正在尝试编写一个自定义 train_step 以在 tf.keras.Model.fit() 函数中使用。我正在关注<a href="https://www.tensorf
<pre><code>"""
Usage:
# From tensorflow/models/
# Create train data:
python generate_tfrecord.py --csv_input=data/train_la
只需按照 TensorFlow 教程阅读 TFRecords（大约 200 张图像以 TFRecord 数据集格式保存）并获得代码：
<pre><co
我有一个使用 MatLab 的 ImageLabeller 创建的数据集，当尝试将数据集转换为 TFrecord 时，根据 <a href="https://gi
我正在研究对象检测，我有两个记录文件。 Train.tfrecord(1.6GB) 和 Test.tfrecord(65MB) 文件。我想在 Saturn Cloud
我正在本地构建一个 tensorflow_object_detection_api 设置，希望将所有设置转移到我可以通过我的学校访问的
我打算将 8000 张图像分成一个 TFRecord 并通过将其分成训练、验证和测试来使用它。但是，我不确定如何
我正在点击此链接 <a href="https://colab.research.google.com/drive/11ko0DBnI1QLxVoJQR8gt9b4JDcvbCrtU#scrollTo=A_tyvKnBP6qD" rel="n
我有一个 tfrecords 文件，不幸的是它没有标签值。它有两个值：
<strong>图片</strong>和<strong>ID</strong>
想知道是否有一种简单的方法可以批量处理？
为带有 tfrecords 的文件寻找 pd.read_csv 等内容，然后将
执行此代码后出现<strong>错误</strong>。
<pre><code>test_dist_dataset = iter(strategy.experimental_distribute_dataset(test_
我尝试在 tfrecord 文件中读/写 numpy 浮点数组。
我发现那篇文章解释了如何做到这一点。
<a href="https://stac
我使用由文本中的标签和字符串中的浮点向量组成的 MapDataset。
这是我读取 tfrecord 内容的方式：
<pre>
我是使用 TensorFlows 对象检测 API 的新手，但我知道我需要将 csv 文件转换为 TFRecord。我理解csv的格式应该
寻求有关对象检测 API 的图像注释格式的帮助。
<块引用>
<ul>
<li><strong>预知：</strong></li>
</ul>
</blockquot
我想将我的 PASCALVOC-XML-Files 解析为 TF-Records。目前我使用以下代码：
<pre><code>def create_tf_example(group, pat
我有一个未成批的 <code>tensorflow</code> 数据集，如下所示：
<pre class="lang-py prettyprint-override"><code>ds = ...
