深度学习之Tensorflow工程化项目实战 读书笔记（03.18）

日期：2020.03.18
资料：《深度学习之Tensorflow工程化项目实战》
章节：第四章

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代码分析：

**·**实例4.4：
line14： reader = tf.TextLineReader(skip_header_lines=1)
分析：tf内置处理文本的函数，可以按行读取以换行符为间隔的文本文件

line19：featurecolumn = [i for i in cvscolumn[1:-1]]#遍历取出列表中的第二个到倒数第二个元素组成新列表
分析：列表推导式，效率比for循环遍历更高，可勤用

line67： except KeyboardInterrupt:
print(“程序终止…”)
分析：python内部异常处理机制，以上代码当接收到ctrl+c时停止并print

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**·**实例4.5：
line43:writer= tf.python_io.TFRecordWriter(
writer.writer(data)
分析：tfrecord形式的写入器，将满足格式的数据写入，一般图像数据常转换为二进制形式

line44:for i in tqdm( range(0,len(labels) ) ):
分析：python长循环进度条显示

line120:img=PIL.Image.fromarray(example, ‘RGB’)
分析：PIL图像库转换三通道图片顺序

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**·**实例4.9：
line13:tf.data.Dataset.from_tensor_slices( )
分析：注意from_tensor_slices的作用对象应为list类型

line103：dataset = dataset.map(_parseone)
分析：.map（func）映射一个子图到func，并且不需要tf.Graph

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BUG：

**·**实例4.10：
line155：value2 = sess.run(one_element2)
报错信息：ValueError: buffer source array is read-only