FixedLenFeature 使用

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本文深入讲解TensorFlow中数据解析的三种方法：FixedLenFeature、VarLenFeature和FixedLenSequenceFeature，用于处理定长、变长及序列数据。通过具体示例，详细说明了FixedLenFeature函数的参数设置与应用。

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为了解析每个输入样本每一列数据，需要定义一个解析字典。tensorflow提供了三种方式：FixedLenFeature、VarLenFeature、FixedLenSequenceFeature，分别解析定长特征、变长特征、定长序列特征。

FixedLenFeature() 函数有三个参数：

（1）shape：输入数据的shape。

（2）dtype：输入的数据类型。

（3）default_value：如果示例缺少此功能，则使用该值。它必须与dtype和指定shape兼容。

示例如下：

keys_to_features = {
    'image/encoded': tf.FixedLenFeature((), tf.string, default_value=''),
    'image/format': tf.FixedLenFeature((), tf.string, default_value='jpg'),
    'image/class/label': tf.FixedLenFeature([], tf.int64, default_value=tf.zeros([], dtype=tf.int64)),
}