tensorflow加载预训练模型 如何将JSON，Text，XML，CSV数据文件导入MySQL？
如何将JSON，Text，XML，CSV数据文件导入MySQL？
Tensorflow本身没有读取数据的模块，因此需要使用其他库来读取数据。
例如，对于TXT数据，可以使用numpy模块下的loadtext函数将数据读入数组。
对于CSV数据，您可以使用CSV模块读取，返回的数据以行的形式保存在列表中。
机器学习时数据量太大，不能一次性装进内存该怎么办？
在当前海量数据的场景中，在数据分析的过程中，我们经常会遇到数据太大而无法加载到内存的情况。这种情况提供了一些简单的处理思路：
（1）压缩数据量。预先对数据进行预处理，通过编码对每个样本进行压缩和存储（结合hash可以进一步减少内存占用）。在随后的分析过程中，直接读取压缩文件，然后逐一还原处理。这可以减少读入内存的数据量并减少内存占用。
（2）采用大数据计算框架。如果数据量太大（100g或T级别），压缩可能不是一个好的解决方案（处理速度太慢）。这时，我们可以采用Hadoop等框架，使用map reduce计算模型调用大量的计算能力进行处理（如果你的计算能力不强，数据没有分类，您可以考虑各大云服务厂商提供的计算能力）MR的计算框架支持多种语言实现MR计算模型，使用非常方便。
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我没有用过tensorflow，我会从数据的角度来考虑
1。导入后，随机查看多个节点的权重参数，看网络是否正常保存
2。这是你第一次使用测试列车数据对数据进行归一化，第二次只使用测试数据
3。一些随机方法可以在网络中使用，如随机抽样
4。使用联机更新
要运行的文件名是第一个uTensorFlowu项目.py在存储文件的文件夹中，还有一个名为字符串.py字符串与Python本机库中的字符串同名。当我第一次在终端上运行时项目.py在文件之后字符串.pyc文件，只要这个文件存在，系统就会报告我在问题中提到的错误。放字符串.py以及字符串.pyc删除或重命名后，将正常工作。
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