TensorFlow读取图片机制(1)--直接读取图片

TensorFlow多线程读取图片通用步骤 使用TensorFlow来读取一个文件夹中所有图片,并转换成3通道,固定大小的矩阵步骤: TensorFlow版本:1.15.0 导入文件夹下所有文件名: import os filenames = os.listdir("./文件夹路径") file_list = [os.path.join('./文件夹路径', file) for file in filenames] 根据文件名列表读取文件(图结构): import tensorflow as tf file_queue = tf.train 阅读详情

读取机制有四种方法方法一直接读取图片

直接写代码

# tensorflow read picture读取图片机制
import tensorflow as tf
with tf.Session()  as sess :
    filename = [ 'C0.jpg', 'C1.jpg' ,'C2.jpg']
    filename_queue =tf.train.string_input_producer(filename ,shuffle =False ,num_epochs = 5)
    reader = tf.WholeFileReader()
    key , value =reader.read(filename_queue)
    tf.local_variables_initializer().run()
    threads = tf.train.start_queue_runners(sess= sess)
    i = 0
    while True :
        i+= 1
        image_data = sess.run(value)
        with open('tfIO/test_%d.jpg' % i, 'wb') as f :

            f.write (image_data)

会跳出OutOfRangeError (see above for traceback): FIFOQueue '_3_input_producer_1' is closed and has insufficient elements (requested 1, current size 0)

这是遇到结尾标志,正常,在相应文件中已经读取完毕

Tensorflow -- 图像分类任务中读取自己的图片并添加标签 借用猫狗大战的图片来做数据读取的演示 import tensorflow as tf import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt cat_filename = [] cat_label = [] dog_filename = [] dog_label = [] #tensorflow数据读取机制:包括创建文件名队... 阅读详情

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