Tensorflow: hdf5からのストリーミングをサポート

この機能のリクエストは非常に広範囲にわたるため、当面は対応しない可能性があります。 課題追跡システムに焦点を合わせ続けるために、この課題を閉じます。

さて、私が実際に求めているのは、ストリーミング/ランダムアクセスの両方をサポートするtf.TextLineReader沿ったものです。 リクエストは、たとえば＃2089の前に出されました。 これらの機能リクエストを常に閉じることの問題は、簡単で新しい投稿を探している人は、TFコードベースへの良い第一歩かもしれませんが、それらを見ることができないかもしれないということです。

+1。 参考までに、 https： //www.tensorflow.org/api_guides/python/reading_dataでは、サポートされているファイル形式はcsv、binary、tfrecordのみです。 しかし、hdf5はかなり一般的な形式です。 大きなデータセットの場合、この例のように、データセット全体を.hdf5形式でロードすることはできません。 https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/learn/hdf5_classification.py。 代わりに、サンプルごとに小さなhdf5ファイルを使用します。

これに対処する唯一の実行可能な方法は、最初にhdf5ファイルをtfrecordまたはバイナリファイルに転送することです。