TensorFlow中常用的数据处理方法包括:
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数据加载:通过tf.data模块加载数据,支持从numpy数组、文本文件、CSV文件、TFRecord文件等形式加载数据。
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数据预处理:对数据进行预处理,包括标准化、归一化、缩放、填充、裁剪等操作。
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数据增强:对数据进行增强,包括随机裁剪、翻转、旋转、平移、缩放、加噪声等操作,以增加数据的多样性和鲁棒性。
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数据切分:将数据集切分为训练集、验证集和测试集,以便模型训练和评估。
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数据批处理:对数据进行批处理,即每次输入模型的数据为一个批次,通过调整批大小可以提高训练效率和模型性能。
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数据加载优化:通过prefetch、cache、shuffle等方法对数据加载进行优化,提高训练速度和效率。
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数据转换:对数据进行转换操作,如转换成张量、转换成独热编码、转换成词嵌入向量等,以便输入到模型中进行训练。
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