Supongo que está utilizando Python con Tensorflow. Son datos bastante fáciles de un directorio que usa Python con o sin tensorflow.
Además, supongo que necesita leer el contenido de un archivo, almacenado en un directorio particular.
Código simple de Python para leer el contenido de un do que es:
- ¿Cómo resolverías el siguiente diagrama de perceptrón?
- ¿Cómo está estudiando Conner Davis el aprendizaje automático?
- ¿De qué manera es una 'Máquina de Turing Neural Lie Access' superior a las NTM normales?
- ¿Cómo funciona un mecanismo de atención en el aprendizaje profundo?
- ¿Por qué el submuestreo de características u observaciones mejora el rendimiento de GBM?
# puede leer un archivo desde cualquier directorio dando una ruta relativa
ruta = “/relative/path/to/some_file.text”
con open (‘some_file.txt’) como file_object:
contenido = file_object.read ()
imprimir (contenido)
Código de Tensorflow ligeramente modificado para leer un archivo CSV o archivos de una ruta (mydir):
# dar una ruta relativa al directorio
mydir = “/ ruta / a / dir /”
# elige qué archivos quieres leer
archivos = [“file_1.csv”, “file_2.csv”]
nombres de archivo = []
para myfile en archivos:
file_with_path = mydir + myfile
filenames.append (file_with_path)
filename_queue = tf.train.string_input_producer (nombres de archivo)
lector = tf.TextLineReader () clave, valor = reader.read (filename_queue)
# Valores predeterminados, en caso de columnas vacías. También especifica el tipo del resultado # decodificado.
record_defaults = [[1], [1], [1], [1], [1]] col1, col2, col3, col4, col5 = tf.decode_csv (valor, record_defaults = record_defaults)
características = tf.stack ([col1, col2, col3, col4])
con tf.Session () como sess:
# Comience a llenar la cola de nombre de archivo.
coord = tf.train.Coordinator ()
hilos = tf.train.start_queue_runners (coord = coord)
para i in range (1200): # Recuperar una sola instancia:
ejemplo, etiqueta = sess.run ([características, col5])
coord.request_stop ()
coord.join (hilos)
¡Espero que esto ayude! Shanky Sharma también dio una buena implementación. +1 para eso también 🙂
