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如何正確的使用tf.TFRecordReader()函數(shù)-創(chuàng)新互聯(lián)

本篇文章給大家分享的是有關如何正確的使用tf.TFRecordReader()函數(shù),小編覺得挺實用的,因此分享給大家學習,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲,話不多說,跟著小編一起來看看吧。

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讀取tfrecord數(shù)據(jù)

從TFRecords文件中讀取數(shù)據(jù), 首先需要用tf.train.string_input_producer生成一個解析隊列。之后調(diào)用tf.TFRecordReader的tf.parse_single_example解析器。

如下圖:

如何正確的使用tf.TFRecordReader()函數(shù)

解析器首先讀取解析隊列,返回serialized_example對象,之后調(diào)用tf.parse_single_example操作將Example協(xié)議緩沖區(qū)(protocol buffer)解析為張量。

簡單來說,一旦生成了TFRecords文件,接下來就可以使用隊列(queue)讀取數(shù)據(jù)了。

def read_and_decode(filename):
  #根據(jù)文件名生成一個隊列
  filename_queue = tf.train.string_input_producer([filename])

  reader = tf.TFRecordReader()
  _, serialized_example = reader.read(filename_queue)  #返回文件名和文件
  features = tf.parse_single_example(serialized_example,
                    features={
                      'label': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
                      'img_raw' : tf.FixedLenFeature([], tf.string),
                    })

  img = tf.decode_raw(features['img_raw'], tf.uint8)
  img = tf.reshape(img, [224, 224, 3])
  img = tf.cast(img, tf.float32) * (1. / 255) - 0.5
  label = tf.cast(features['label'], tf.int32)

  return img, label

舉例:

下面代碼是我的程序中利用TFRecord讀取格式時的代碼:

如何正確的使用tf.TFRecordReader()函數(shù)

以上就是如何正確的使用tf.TFRecordReader()函數(shù),小編相信有部分知識點可能是我們?nèi)粘9ぷ鲿姷交蛴玫降摹OM隳芡ㄟ^這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設計公司行業(yè)資訊頻道。

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本文題目:如何正確的使用tf.TFRecordReader()函數(shù)-創(chuàng)新互聯(lián)
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