Tensorflow - 圖像和標籤的shuffle＆split數據集

與Tensorflow一起使用神經網絡對圖像進行分類。我有一個Tensor，其中包含形狀[N, 128, 128, 1]（N個圖像128x128帶1個通道）的圖像，以及形狀[N]的Tensor，其中包含圖像的標籤。Tensorflow - 圖像和標籤的shuffle＆split數據集

我想把它全部洗牌並在訓練和測試張量之間進行分割（比如說80％-20％）。我沒有找到一種方法來「張貼」我的張量，將每張圖片與其標籤關聯起來（以同樣的方式將圖片和標籤進行混洗）。可能嗎？如果不是，我該如何實現洗牌/分裂工作？

感謝您的幫助！

來源

2017-06-12 Mean-Street

是否要通過批量輸入佔位符提供圖像？ –

我不認爲我需要佔位符，因爲我已經加載了'tf.image.decode_png（）'並在會話中對其進行了評估（如果需要，我可以發佈代碼）。但是，我需要使用批次進行培訓。 –

你想要這樣的東西嗎？ https://stackoverflow.com/questions/34340489/tensorflow-read-images-with-labels –

只需使用相同的「種子」關鍵字參數值，例如對於標籤和數據，功能 tf.random_shuffle中的seed = 8。

ipdb> my_data = tf.convert_to_tensor([[1,1], [2,2], [3,3], [4,4], 
[5,5], [6,6], [7,7], [8,8]]) 
ipdb> my_labels = tf.convert_to_tensor([1,2,3,4,5,6,7,8]) 
ipdb> sess.run(tf.random_shuffle(my_data, seed=8)) 
array([[5, 5], 
    [3, 3], 
    [1, 1], 
    [7, 7], 
    [2, 2], 
    [8, 8], 
    [4, 4], 
    [6, 6]], dtype=int32) 
ipdb> sess.run(tf.random_shuffle(my_labels, seed=8)) 
array([5, 3, 1, 7, 2, 8, 4, 6], dtype=int32)

編輯：如果你需要在運行時，在批次，也就是說，將隨機但differendly洗牌隨機洗牌，你可以使用這樣的伎倆：

# each time shuffling pattern will be differend 

# for now, it works 
indicies = tf.random_shuffle(tf.range(8)) 
params = tf.convert_to_tensor([111, 222, 333, 444, 555, 666, 777, 888]) 
sess.run(tf.add(tf.gather(params, indicies), tf.gather(params, indicies) * 1000)) 
> array([555555, 444444, 666666, 222222, 111111, 888888, 333333, 777777], dtype=int32)

由相同的數字

號顯示，收集< - 物業採取相同的種子值

來源

2017-08-10 15:54:55

Tensorflow - 圖像和標籤的shuffle＆split數據集

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