问题描述
问题描述
在 Tensorflow 1 中,我有一个带标签的 TFRecord 数据集,其中包含 20,000 张图像,每个图像属于 500 个类别之一。
dataset = [(im1,1),(im2,...,(im20000,500)]
在训练期间的每一步,我想从同一类中随机加载一对图像,即像 (im89,3),(im95,3)
或 (im5046,127),(im5063,127)
之类的图像。
最有效的方法是什么?我当然可以创建所有可能的图像对的数据集,但这需要大量的磁盘空间。
非常感谢您的帮助!
到目前为止我尝试了什么
我已阅读 TensorFlow 文档 https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/data/TFRecordDataset 并浏览了 https://www.tensorflow.org/guide/data 上的教程。
我怀疑 tf.data.TFRecordDataset.interleave
可能会有所帮助,因此我查看了与 interleave
(Is there a way to use tf.data.Dataset inside of another Dataset in Tensorflow?,Interleaving multiple TensorFlow datasets together,How to use tf.data.Dataset.interleave() in TF 2 with a custom function?,How exactly does tf.data.Dataset.interleave() differ from map() and flat_map()?,Build tensorflow dataset iterator that produce batches with special structure).
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法,小编努力寻找整理中!
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