В чем разница между tfrecord и узким местом

Question

Я изучал трансферное обучение с такими моделями, как inception_v4 и inception_resnet_v2.Нашел несколько проектов, которые используют узкое место, а некоторые используют tfrecords для хранения тренировочных образов.При переподготовке модели inception_v4 с теми же данными с использованием этих двух методов узкое место дало точность 95%, а tfrecord - только 75%.Но все новые проекты, похоже, используют tfrecords для данных и формат .ckpt для хранения модели.Может кто-нибудь объяснить мне, в чем разница, и какой лучше в этом случае

Answer 1

Если вы работаете с большими наборами данных, использование двоичного формата файлов для хранения ваших данных может существенно повлиять на производительность вашего конвейера импорта.Следовательно, это повлияет на ваше время обучения модели.

Используя TFRecords, можно сохранять данные последовательности.Например, ряд данных.Кроме того, он легко объединяет несколько наборов данных и легко интегрируется с функциями импорта и предварительной обработки данных, предоставляемыми библиотекой.

Для получения дополнительной информации о TFrecords, пожалуйста, перейдите по этой ссылке .