https://monobook.org/w/index.php?action=history&feed=atom&title=TFRecord 2026-06-05T03:05:02Z このウィキのこのページに関する変更履歴 MediaWiki 1.42.1 https://monobook.org/w/index.php?title=TFRecord&diff=13810&oldid=prev 2020-10-05T04:00:23Z

<p></p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="ja"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← 古い版</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">2020年10月5日 (月) 04:00時点における版</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l6">6行目:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">6行目:</td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[JSON]]に[[バイナリ]]を格納しようとすると[[BASE64]]などを使い無理やりテキスト化して格納する必要があり、これに伴い[[ファイル]]が肥大化したりと非常に効率が悪い。一方、TFRecordならそんな問題も解決だ。[[Tensorflow]]以外の用途でも「テキストとバイナリを同時に扱いたい」という用途では活躍することであろう。</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[JSON]]に[[バイナリ]]を格納しようとすると[[BASE64]]などを使い無理やりテキスト化して格納する必要があり、これに伴い[[ファイル]]が肥大化したりと非常に効率が悪い。一方、TFRecordならそんな問題も解決だ。[[Tensorflow]]以外の用途でも「テキストとバイナリを同時に扱いたい」という用途では活躍することであろう。</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>TFRecordの中身は「[[Protocol Buffers]]」である。大雑把にいえば、生のProtocol <del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Buffersは準備が面倒すぎるので</del>[[Tenforflow]]の中の人が簡単に扱えるよう[[ラッパーライブラリ]]を用意してくれたものがTFRecordである。</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>TFRecordの中身は「[[Protocol Buffers]]」である。大雑把にいえば、生のProtocol <ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Buffersは使い始めるまでの準備が面倒すぎるので、</ins>[[Tenforflow]]の中の人が簡単に扱えるよう[[ラッパーライブラリ]]を用意してくれたものがTFRecordである。</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>==関連クラス==</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>==関連クラス==</div></td></tr> </table>

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<p></p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="ja"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← 古い版</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">2020年10月5日 (月) 04:00時点における版</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l1">1行目:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">1行目:</td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>&#039;&#039;&#039;TFRecord&#039;&#039;&#039;とは、[[tensorflow]]が推奨しているデータ形式、ファイル形式である。 [[拡張子]]は「.tfrecord」としていることが多い。</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>&#039;&#039;&#039;TFRecord&#039;&#039;&#039;とは、[[tensorflow]]が推奨しているデータ形式、ファイル形式である。 [[拡張子]]は「.tfrecord」としていることが多い。</div></td></tr> <tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"></ins></div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>==概要==</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>==概要==</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>TFRecordは[[CSV]]や[[JSON]]などと同様の[[テキスト]]に加え、[[バイナリ]]を効率的に格納できるという代物である。これにより物体検出の[[機械学習]]で使用する画像ファイル（バイナリ）、その中の物体を指す矩形座標（数値）、そして物体名のラベル（テキスト）などを１つのファイルに格納できる。</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>TFRecordは[[CSV]]や[[JSON]]などと同様の[[テキスト]]に加え、[[バイナリ]]を効率的に格納できるという代物である。これにより物体検出の[[機械学習]]で使用する画像ファイル（バイナリ）、その中の物体を指す矩形座標（数値）、そして物体名のラベル（テキスト）などを１つのファイルに格納できる。</div></td></tr> <tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l5">5行目:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">6行目:</td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[JSON]]に[[バイナリ]]を格納しようとすると[[BASE64]]などを使い無理やりテキスト化して格納する必要があり、これに伴い[[ファイル]]が肥大化したりと非常に効率が悪い。一方、TFRecordならそんな問題も解決だ。[[Tensorflow]]以外の用途でも「テキストとバイナリを同時に扱いたい」という用途では活躍することであろう。</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[JSON]]に[[バイナリ]]を格納しようとすると[[BASE64]]などを使い無理やりテキスト化して格納する必要があり、これに伴い[[ファイル]]が肥大化したりと非常に効率が悪い。一方、TFRecordならそんな問題も解決だ。[[Tensorflow]]以外の用途でも「テキストとバイナリを同時に扱いたい」という用途では活躍することであろう。</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">TFRecordの中身は「Protocol Buffers」である。生のProtocol Buffersは面倒すぎるのでTenforflowが簡単に扱えるラッパーライブラリを用意してくれたものがTFRecordである。</del></div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">TFRecordの中身は「[[Protocol Buffers]]」である。大雑把にいえば、生のProtocol Buffersは準備が面倒すぎるので[[Tenforflow]]の中の人が簡単に扱えるよう[[ラッパーライブラリ]]を用意してくれたものがTFRecordである。</ins></div></td></tr> <tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div> </div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>==関連クラス==</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>==関連クラス==</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;"></del></div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>*保存 = tf.io.TFRecordWriter</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>*保存 = tf.io.TFRecordWriter</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>*読込 = tf.data.TFRecordDataset</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>*読込 = tf.data.TFRecordDataset</div></td></tr> </table>

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180.50.242.226