如何在张量流程程序中加载csv文件？

我正在通过遵循卷积神经网络上的tensorflow教程来深入研究神经网络。但是我拥有的数据集是以csv文件的形式存在的。我有4个csv文件2用于训练（xtrain.csv和ytrain.csv），2个用于测试（xtest.csv和ytest.csv）。 xtrain.csv和xtest.csv包含分别具有1280行和4096列以及320行和4096列的输入。这里每一行都代表一个尺寸为1x4096的图像。因此输入层将有4096个神经元。现在ytrain.csv和ytest.csv分别包含32行，1280列和32行320列的输出，其中每列表示一个热矢量形式的特定图像的输出。所以输出层中会有32个神经元。有人可以请指导我如何加载输入和输出（标签）的CSV文件到我的程序？如何在张量流程程序中加载csv文件？

来源

2016-08-15 user564650

简要回答：我将使用Python的“csv”库来读取数据。要将数据提供给Tensorflow，您应该将csv数据转换为numpy数组。然后，您可以将这些数组作为Tensorflow的输入。 –

Tensorflow有一个功能低于，似乎会做到这一点。

tf.decode_csv(records, record_defaults, field_delim=None, name=None)

您可以使用它将您的数据加载到张量中。从那里你只需要将张量转换成正确的形状。

imgs = tf.decode_csv(csv_file, tf.float32) 
imgs = tf.reshape(imgs,shape=(num_of_imgs,64,64))

请记住tf.decode_csv每列都是一个张量。你可以为标签做类似的事情。

来源

2016-08-15 15:45:24 Steven

如何在张量流程程序中加载csv文件？

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