매트 포맷으로 tensorflow로 임포트하는 텐서

나는 tensorflow와 Python에 익숙하지 않다. 텍스쳐 크기가 96 × 96 * 5000 (이미지 크기, 이미지 수) 인 텐서에서 이미지 데이터를 Matlab에 설정하고이를 Tensorflow로 가져와야합니다. 나는 TFRecords 또는 CSV 형식을 사용해야한다고 Tensorflow 자습서를 살펴 봤지만 이것은 각 이미지를 CSV 형식으로 따로 저장한다는 것을 의미한다고 생각합니다. 내 텐서를 텐톨 플로우로 직접 가져올 방법이 있습니까?매트 포맷으로 tensorflow로 임포트하는 텐서

출처

2016-06-03 Sh Km

matlab 데이터를 numpy 형태의 모양 [5000, 96, 96]으로 변환 할 수 있다면 tf.placeholder (tf.float32, [5000, 96, 96])를 통해 TensorFlow에서 피드 할 수 있습니다. ' –

Olivier가 말한 것처럼 his comment에서 가장 쉬운 해결책은 데이터를 Numpy 배열로 변환하고 TensorFlow의 feeding mechanism을 사용하여 TensorFlow 모델에 데이터를 전달하는 것입니다.

SciPy의 scipy.io.loadmat() 함수는 Matlab 매트릭스 이름 (문자열)을 Numpy 배열에 매핑하는 사전으로 Matlab .mat 파일을 Python으로로드하는 데 사용할 수 있습니다.

출처

2016-06-03 21:44:10 mrry

매트 포맷으로 tensorflow로 임포트하는 텐서

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