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(guān)如何正確的使用tf.TFRecordReader()函數(shù)，小編覺(jué)得挺實(shí)用的，因此分享給大家學(xué)習(xí)，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話(huà)不多說(shuō)，跟著小編一起來(lái)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(gè)解析隊(duì)列。之后調(diào)用tf.TFRecordReader的tf.parse_single_example解析器。

如下圖：

解析器首先讀取解析隊(duì)列，返回serialized_example對(duì)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(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，一旦生成了TFRecords文件，接下來(lái)就可以使用隊(duì)列（queue）讀取數(shù)據(jù)了。

def read_and_decode(filename):
  #根據(jù)文件名生成一個(gè)隊(duì)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(shí)的代碼：

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(shí)點(diǎn)可能是我們?nèi)粘９ぷ鲿?huì)見(jiàn)到或用到的。希望你能通過(guò)這篇文章學(xué)到更多知識(shí)。更多詳情敬請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)公司行業(yè)資訊頻道。

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