如何將JSON，Text，XML，CSV數(shù)據(jù)文件導(dǎo)入MySQL？Tensorflow本身沒(méi)有讀取數(shù)據(jù)的模塊，因此需要使用其他庫(kù)來(lái)讀取數(shù)據(jù)。例如，對(duì)于TXT數(shù)據(jù)，可以使用numpy模塊下的loadtex

如何將JSON，Text，XML，CSV數(shù)據(jù)文件導(dǎo)入MySQL？

Tensorflow本身沒(méi)有讀取數(shù)據(jù)的模塊，因此需要使用其他庫(kù)來(lái)讀取數(shù)據(jù)。

例如，對(duì)于TXT數(shù)據(jù)，可以使用numpy模塊下的loadtext函數(shù)將數(shù)據(jù)讀入數(shù)組。

對(duì)于CSV數(shù)據(jù)，您可以使用CSV模塊讀取，返回的數(shù)據(jù)以行的形式保存在列表中。

機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)數(shù)據(jù)量太大，不能一次性裝進(jìn)內(nèi)存該怎么辦？

在當(dāng)前海量數(shù)據(jù)的場(chǎng)景中，在數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中，我們經(jīng)常會(huì)遇到數(shù)據(jù)太大而無(wú)法加載到內(nèi)存的情況。這種情況提供了一些簡(jiǎn)單的處理思路：

（1）壓縮數(shù)據(jù)量。預(yù)先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，通過(guò)編碼對(duì)每個(gè)樣本進(jìn)行壓縮和存儲(chǔ)（結(jié)合hash可以進(jìn)一步減少內(nèi)存占用）。在隨后的分析過(guò)程中，直接讀取壓縮文件，然后逐一還原處理。這可以減少讀入內(nèi)存的數(shù)據(jù)量并減少內(nèi)存占用。

（2）采用大數(shù)據(jù)計(jì)算框架。如果數(shù)據(jù)量太大（100g或T級(jí)別），壓縮可能不是一個(gè)好的解決方案（處理速度太慢）。這時(shí)，我們可以采用Hadoop等框架，使用map reduce計(jì)算模型調(diào)用大量的計(jì)算能力進(jìn)行處理（如果你的計(jì)算能力不強(qiáng)，數(shù)據(jù)沒(méi)有分類(lèi)，您可以考慮各大云服務(wù)廠(chǎng)商提供的計(jì)算能力）MR的計(jì)算框架支持多種語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)MR計(jì)算模型，使用非常方便。

如果你覺(jué)得很有啟發(fā)性，請(qǐng)喜歡

我沒(méi)有用過(guò)tensorflow，我會(huì)從數(shù)據(jù)的角度來(lái)考慮

1。導(dǎo)入后，隨機(jī)查看多個(gè)節(jié)點(diǎn)的權(quán)重參數(shù)，看網(wǎng)絡(luò)是否正常保存

2。這是你第一次使用測(cè)試列車(chē)數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化，第二次只使用測(cè)試數(shù)據(jù)

3。一些隨機(jī)方法可以在網(wǎng)絡(luò)中使用，如隨機(jī)抽樣

4。使用聯(lián)機(jī)更新

要運(yùn)行的文件名是第一個(gè)uTensorFlowu項(xiàng)目.py在存儲(chǔ)文件的文件夾中，還有一個(gè)名為字符串.py字符串與Python本機(jī)庫(kù)中的字符串同名。當(dāng)我第一次在終端上運(yùn)行時(shí)項(xiàng)目.py在文件之后字符串.pyc文件，只要這個(gè)文件存在，系統(tǒng)就會(huì)報(bào)告我在問(wèn)題中提到的錯(cuò)誤。放字符串.py以及字符串.pyc刪除或重命名后，將正常工作。