简单理解TensorFlow textlinereader的例子

一种基于多种特征融合的人脸识别算法 为了进一步提高词袋模型在人脸识别中的性能, 提出一种融和多种特征所建立的词袋模进行人脸识别的算法. 立即下载
import tensorflow as tf
import numpy as np

def main():
    filename_queue = tf.train.string_input_producer(["test.txt", "test2.txt"], num_epochs=1)
    reader = tf.TextLineReader()
    key, value = reader.read(filename_queue)

    with tf.Session() as sess:
        sess.run(tf.initialize_local_variables())
        tf.train.start_queue_runners()
        num_examples = 0
        try:
            while True:
                s_key, s_value = sess.run([key, value])
                print( s_key, s_value)
            num_examples += 1
        except tf.errors.OutOfRangeError:
            print ("There are", num_examples, "examples")

if __name__ == "__main__":
    main()

test.txt test2.txt内容随意。
其结果会输出test2.txt test.txt的内容(test2.txt的内容先输出)

核心是先建立TextlineReader() 然后reader.read(其参数为queue或tensor) 用string_input_producer来生成queue即可

Google Earth Engine——使用STARFM 图像融合算法将Landsat 和 MODIS 融合得出2000-2023 NDVI长时序图(空间分辨率为 30 米、时间分辨率为 16 天) 非本地入侵物种是全球生态系统面临的主要威胁之一。野葛(Pueraria montana)是一种生长迅速的藤本植物,原产于亚洲,现已入侵美国一些地区,因此该物种的管理成为一个重要问题。利用 Landsat 和 MODIS 平台收集的数据,计算了 2000 年至 2015 年肯塔基州三个侵扰地点的归一化差异植被指数(NDVI)估算值。使用 STARFM 图像融合算法将大地遥感卫星和 MODIS 得出的 NDVI 结合成空间分辨率为 30 米、时间分辨率为 16 天的时间序列。 阅读详情

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