如何在张量流程序中加载 csv 文件？
How to load csv files in a tensorflow program?
我正在按照卷积神经网络上的 tensorflow 教程研究深度神经网络。但是我拥有的数据集是 csv 文件的形式。我有 4 个 csv 文件，其中 2 个用于训练（xtrain.csv 和 ytrain.csv），2 个用于测试（xtest.csv 和 ytest.csv）。 xtrain.csv 和 xtest.csv 分别包含 1280 行和 4096 列以及 320 行和 4096 列的输入。这里每一行代表一个尺寸为 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，其中每一列代表一个特定图像的输出，形式为一个热向量。所以输出层将有 32 个神经元。有人可以指导我如何将输入和输出（标签）的 csv 文件加载到我的程序中吗？
Tensorflow 下面有一个函数似乎可以做到。
tf.decode_csv(records, record_defaults, field_delim=None, name=None)
您可以使用它来将数据加载到张量中。从那里你只需要将张量转换为正确的形状。
imgs = tf.decode_csv(csv_file, tf.float32)
imgs = tf.reshape(imgs,shape=(num_of_imgs,64,64))
请记住，tf.decode_csv每一列都是一个张量。您可以为标签做类似的事情。
我正在按照卷积神经网络上的 tensorflow 教程研究深度神经网络。但是我拥有的数据集是 csv 文件的形式。我有 4 个 csv 文件，其中 2 个用于训练（xtrain.csv 和 ytrain.csv），2 个用于测试（xtest.csv 和 ytest.csv）。 xtrain.csv 和 xtest.csv 分别包含 1280 行和 4096 列以及 320 行和 4096 列的输入。这里每一行代表一个尺寸为 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，其中每一列代表一个特定图像的输出，形式为一个热向量。所以输出层将有 32 个神经元。有人可以指导我如何将输入和输出（标签）的 csv 文件加载到我的程序中吗？
Tensorflow 下面有一个函数似乎可以做到。
tf.decode_csv(records, record_defaults, field_delim=None, name=None)
您可以使用它来将数据加载到张量中。从那里你只需要将张量转换为正确的形状。
imgs = tf.decode_csv(csv_file, tf.float32)
imgs = tf.reshape(imgs,shape=(num_of_imgs,64,64))
请记住，tf.decode_csv每一列都是一个张量。您可以为标签做类似的事情。