fruit的博客

构建数据集 TFrecords这时，我们需要构建 TFrecords。当数据量很大时，一般将数据定义为 TensorFlow 内定标准格式——TFRecords，TFRecords是一种将图像数据和标签放在一起的二进制文件，虽然它不如其他格式好理解，但是它能更好的利用内存，更方便复制和移动，并且不需要单独的标签文件TFRecords 文件中的数据都是通过 tf.train.Example Proto

将上万张图片的路径一次性读到内存中，自己实现一个分批读取函数，在该函数中根据自己的内存情况设置读取图片，只把这一批图片读入内存中，然后交给模型，模型再对这一批图片进行分批训练，因为内存一般大于等于显存，所以内存的批次大小和显存的批次大小通常不相同。 Tensorlow 在input.py里写get_batch函数。 def get_batch(X_train, y_train, img_w, im...