TFRecords随记

TensorFlow自带的文件格式：

• 1、方便读取和移动
• 2、Example协议块（类似字典的格式）
• 3、对每一个样本，都要构造Example协议块

写TFRecords：

    def write_ro_tfrecords(self, image_batch, label_batch):
        """
        将图片的特征值和目标值存进tfrecords
        :param image_batch: 10张图片的特征值
        :param label_batch: 10张图片的目标值
        :return: None
        """
        # 1、建立TFRecord存储器
        writer = tf.python_io.TFRecordWriter(FLAGS.cifar_tfrecords)

        # 2、循环将所有样本写入文件，每张图片样本都要构造example协议
        for i in range(10):
            # 取出第i个图片数据的特征值和目标值
            image = image_batch[i].eval().tostring()

            label = int(label_batch[i].eval()[0])

            # 构造一个样本的example
            example =  tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
                "image": tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[image])),
                "label": tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[label])),
            }))

            # 写入单独的样本
            writer.write(example.SerializeToString())

        # 关闭
        writer.close()
        return None
复制代码

读TFRecords

    def read_from_tfrecords(self):
        # 1、构造文件队列
        file_queue = tf.train.string_input_producer([FLAGS.cifar_tfrecords])

        # 2、构造文件阅读器，读取内容example,value=一个样本的序列化example
        reader = tf.TFRecordReader()

        key, value = reader.read(file_queue)

        # 3、解析example
        features = tf.parse_single_example(value, features={
            "image": tf.FixedLenFeature([], tf.string),
            "label": tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
        })

        # 4、解码内容, 如果读取的内容格式是string需要解码， 如果是int64,float32不需要解码
        image = tf.decode_raw(features["image"], tf.uint8)

        # 固定图片的形状，方便与批处理
        image_reshape = tf.reshape(image, [self.height, self.width, self.channel])

        label = tf.cast(features["label"], tf.int32)

        print(image_reshape, label)

        # 进行批处理
        image_batch, label_batch = tf.train.batch([image_reshape, label], batch_size=10, num_threads=1, capacity=10)

        return image_batch, label_batch
复制代码