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DataScience- Tensorflow data pipeline 問題
作業系統: Google colab/ Mac
問題類別: DL
使用工具: Tensorflow 2.x
問題內容:
想請教一個實作 Tensorflow data pipeline 的問題,我已經研究了好幾天
但還是沒找到一個好方法
模型的功能是預測一張圖片上哪些地方比較吸引人眼注意
但麻煩的是原始資料全都是影片,而且除了影片外,我們還要加入聲音來訓練
整體流程大約是這樣:
1. 從影片中抽取幾張 frame
2. 從影片中抽取對應的 audio, 並且做成 spectrogram
3. 上一個步驟中的 audio 也保留 wave
我目前查資料看起來 TFRecord 的功能好像很強,只是真的很複雜,不知道怎麼做到
上面的那些轉換
另外有一個不是很理想的方法是,先把需要的 frames 和 audio 都先抽好存起來
如果是這個方法的話,我就只需要知道 Tensorflow 要如何同時餵進來自兩個來源
的資料,這邊的重點可能是 shuffle 之後次序依然要維持對應
這個方法不太理想是因為在實驗完之後,真正使用的資料集非常大,沒辦法先抽好
麻煩大家給我一些建議了,謝謝
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