解决tfrecored制作报错

本文介绍了解决TensorFlowRecorder在使用过程中遇到的CSV格式问题。通过调整CSV文件的列名并添加必要的'split'字段,成功解决了AttributeError异常,并使数据能够正确地被工具读取。

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

谷歌近期开源了 TensorFlow Recorder 

尝试使用 报错最末一行

       AttributeError: DataFrame does not contain column split listed in schema

参看 https://github.com/google/tensorflow-recorder  

Default Schema

 This format looks like a Pandas DataFrame or CSV formatted as:

splitimage_urilabel
TRAINgs://my/bucket/image1.jpgcat

where:

  • split can take on the values TRAIN, VALIDATION, and TEST
  • image_uri specifies a local or Google Cloud Storage location for the image file.
  • label can be either a text based label that will be integerized or integer

于是在 csv中增加split 和内容,name改为 image_url

再次执行,可正常制作

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