图像分类项目：创建自定义的TFRecord数据集，读取并显示（Python）

最新推荐文章于 2024-04-28 22:50:14 发布

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本文详细介绍了如何在图像分类项目中创建自定义的TFRecord数据集，包括准备图像数据、编写代码将图像和标签写入TFRecord文件，以及使用TensorFlow的Dataset API读取和显示数据。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在图像分类项目中，数据集的准备是非常重要的一步。TFRecord是TensorFlow中一种常用的数据格式，它可以将数据序列化为二进制文件，方便读取和处理。本文将介绍如何创建自定义的TFRecord数据集，并使用Python读取和显示这些图像数据。

1. 准备图像数据

首先，我们需要准备一些图像数据来创建TFRecord数据集。假设我们有一个包含图像文件的文件夹，其中每个图像文件对应一个类别。我们将使用PIL库来读取图像文件并处理图像数据。

import os
import tensorflow as tf
from PIL import Image

def load_image(file_path):

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