tensorflow資料輸入

tensorflow的資料輸入採用佇列、執行緒的機制，這樣可以使得系統更加輕量。如例項：

#獲取資料的列表

image_list, label_list = read_image_label_list()

images = tf.convert_to_tensor(self.image_list, dtype=tf.string)

labels = tf.convert_to_tensor(self.label_list, dtype=tf.string)

#構建列表輸出的佇列

queue = tf.train.slice_input_producer([self.images, self.labels], shuffle=false)

#這裡得到的queue實際是乙個list，其中包含兩個str，乙個是image，乙個是label，但是這些內容是通過佇列輸出的，所以在啟動佇列之前是沒有輸出的。

image, label = read_images_from_disk(queue )

image_batch, label_batch=tf.train.batch([image, label], batch_size)

#建立乙個協調，用於協調多個執行緒同時開啟關閉

coord = tf.train.coordinator()

sess = tf.session()

#開啟佇列，返回向佇列輸入資料的執行緒

threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord,  sess=sess)

sess.run(image_batch, label_batch)

TensorFlow輸入資料處理框架

如圖，大致為輸入資料處理流程示意圖。輸入資料處理第一步為獲取儲存訓練資料的檔案列表，在該圖中檔案列表為。通過tf.train.string input producer函式可以選擇性將檔案順序打亂，並加入輸入佇列。tf.train.string input producer函式會生成並維護乙個輸入檔...

深度學習 TensorFlow 輸入資料處理框架

將mnist資料集中的所有訓練資料儲存到tfrecord檔案中 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input data import numpy as np 生成整數型屬性 轉換型別 將輸入...

tensorflow的三種資料輸入

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