TFRecoder样例程序——《tensorflow 实战 google 深度学习框架》

Tensorflow建立与读取TFrecorder文件 Tensorflow建立与读取TFrecorder文件除了直接读取数据文件,比如csv和bin文件,tensorflow还可以建立一种自有格式的数据文件,称之为tfrecorder,这种文件储存类似于字典,调用方便,可以直接包含标签集。首先,要建立起tfrecorder文件,我这里选择了若干人脸图像数据,文件的组织形式为根目录/s+类别号/图片名称 基本思路是先遍历文件夹,使用PIL库读取文件,然 阅读详情
#-*-coding:utf-8-*-
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import numpy as np

##
def _int64_feature(value):
    return tf.train.Feature(int64_list = tf.train.Int64List(value=[value]))
def _bytes_feature(value):
    return tf.train.Feature(bytes_list = tf.train.BytesList(value = [value]))

mnist = input_data.read_data_sets('../mnist_data',dtype=tf.uint8,one_hot=True)

images = mnist.train.images
labels = mnist.train.labels

pixels = images.shape[1]
num_examples = mnist.train.num_examples

filename = './input_data2.tfrecords'
writer = tf.python_io.TFRecordWriter(filename)

for index in range(num_examples):
    image_raw = images[index].tostring()
    example = tf.train.Example(
        features = tf.train.Features(
            feature = {
                'pixels':_int64_feature(pixels),
                'label':_int64_feature(np.argmax(labels[index])),
                'image_raw':_bytes_feature(image_raw)
            }
        )
    )

    writer.write(example.SerializeToString())
writer.close()

 

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wzg2016
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