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關(guān)于tf.TFRecordReader()函數(shù)的用法解析

更新時(shí)間：2020年02月17日 15:48:21 作者：我是管小亮

今天小編就為大家分享一篇關(guān)于tf.TFRecordReader()函數(shù)的用法解析，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

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：

這部分只要使用對(duì)應(yīng)的代碼就可以，主要是知道咋回事。

以上這篇關(guān)于tf.TFRecordReader()函數(shù)的用法解析就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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