tf1.x和tf2.x查看TFRecord数据的方法

这篇博客介绍了Tensorflow 1.x和2.x中读取tfrecord文件的不同方法。在Tensorflow 1.x中,使用`tf.python_io.tf_record_iterator`并结合`tf.train.Example.FromString`解析数据;而在Tensorflow 2.x中,通过`tf.data.TFRecordDataset`读取数据,并利用`Example`类的`ParseFromString`方法和`MessageToJson`将protobuf消息转换为JSON。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Tensorflow 1.x和Tensorflow 2.x读取tfrecord方法略有不同,下面分别记录两段代码:

Tensorflow 1.x:

for example in tf.python_io.tf_record_iterator(path):
    # print(tf.train.Example.FromString(example))
    jsonMessage = MessageToJson(tf.train.Example.FromString(example))

Tensorflow 2.x:

import tensorflow as tf
import json
from google.protobuf.json_format import MessageToJson

dataset = tf.data.TFRecordDataset("mydata.tfrecord")
for d in dataset:
    ex = tf.train.Example()
    ex.ParseFromString(d.numpy())
    m = json.loads(MessageToJson(ex))
    print(m['features']['feature'].keys())
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值