TensorFlow读写数据-低调大师

TensorFlow读写数据

2019-03-15 651

前言

只有光头才能变强。

文本已收录至我的GitHub仓库，欢迎Star：https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y

回顾前面：

众所周知，要训练出一个模型，首先我们得有数据。我们第一个例子中，直接使用dataset的api去加载mnist的数据。(minst的数据要么我们是提前下载好，放在对应的目录上，要么就根据他给的url直接从网上下载)。

一般来说，我们使用TensorFlow是从TFRecord文件中读取数据的。

TFRecord 文件格式是一种面向记录的简单二进制格式，很多 TensorFlow 应用采用此格式来训练数据

所以，这篇文章来聊聊怎么读取TFRecord文件的数据。

一、入门对数据集的数据进行读和

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C#并发编程之异步编程(一)

C#并发编程之异步编程(一) 写在前面 C#5.0中，对异步编程进行了一次革命性的重构，引入了async和await这两个关键字，使得开发人员在不需要深刻了解异步编程的底层原理，就可以写出十分优美而又代码量极少的代码。如果使用得当，你可以写出具有并行化并且性能较高的程序，但是同时也增加了对异步编程理解的复杂度，毕竟在C#5.0里，你已经看不到异步编程具体是如何实现的了，需要花费额外的经历去研究探索。使用异步编程，使得我们释放了启动它的线程，也使得资源的占有量下降。更重要的是，有些特殊线程，比如UI线程，在运行的时候只能启动一个，如果没有快速响应，页面将会出现卡顿现象。本文只会基于.NET FX4.5及以后的版本进行讲解，之前的版本如果要实现异步编程，需要从nuget上面下载Microsoft.Bcl.Async，不过我还是建议你，如果想要在系统中大量使用编写异步代码，还是要是使用.NET FX4.5或更高的版本异步编程主要分为基于事件的异步模式（EAP）和基于任务的编程模式（TAP）。EAP在调用方法之前立即注册事件，它具有void返回类型，但这种模式比较混乱，它将原本的一个...

2019-03-16

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2019-03-16

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