0
나는 tensorflow 모델로로드하는 것과 같은 사용자 정의 형식 ID로 많은 예제 파일을 가지고 있지만 데이터를 효율적으로 파싱하는 방법을 알 수는 없습니다.Tensorflow uint8 텐서를 float32 텐서로 보는 방법
파일에는 기능 수, 레이블 수, 예제 번호 등을 설명하는 20 바이트 헤더가 있습니다. 헤더에는 몇 가지 예제가 있습니다. 각 예제는 기능을 나타내는 몇 가지 float32이며 그 다음에 레이블을 나타내는 uint8이 몇 개 있습니다. 따라서 나머지 파일은 float 및 uint의 교대 패턴입니다.
필자는 파일을 uint8s의 벡터로 가져 오기 위해 tf.read_file과 tf.decode_raw을 사용했으며, 이제는 레이블에서 피쳐를 슬라이스하고 리틀 엔디안 순서로 float32 벡터로 보는 것과 같습니다. 어떤 종류의 일은 tensorflow에서 가능합니까?
numpy으로 파일을 구문 분석하고 기능 및 레이블을 tf.constant으로 변환했지만 tensorflow에 직접로드하는 것이 더 효율적인 방법 인 것 같습니다.