tfrecords資料的讀寫

tfrecords_write.py

import tensorflow as tf

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import numpy as np
#定義乙個writer->轉化資料的格式->包裝好乙個example->將example序列化->寫入
#將資料轉化成相應的格式
def_int64_feature
(value):
return tf.train.feature(int64_list=tf.train.int64list(value=[value]))
def_bytes_feature
(value):
return tf.train.feature(bytes_list=tf.train.byteslist(value=[value]))
mnist = input_data.read_data_sets('../mnist_data',one_hot=true,dtype=tf.uint8)
images = mnist.train.images
labels = mnist.train.labels
pixels = images.shape[1]
num_examples = mnist.train.num_examples
filename = 'output.tfrecords'
writer = tf.python_io.tfrecordwriter(filename)
for i in range(num_examples):
image_raw = images[i].tostring()
example = tf.train.example(features=tf.train.features(feature=))
writer.write(example.serializetostring())
writer.close()

import tensorflow as tf

#定義reader->read乙個example->解析->列印
reader = tf.tfrecordreader()
#使用佇列來維護輸入檔案列表
filename_queue = tf.train.string_input_producer(['output.tfrecords'])
#獲取序列化的資料,每次只讀取乙個
_,serialize_examples = reader.read(filename_queue)
#解析資料
features = tf.parse_single_example(
serialize_examples,
features=
)#將字串解析成畫素陣列
image = tf.decode_raw(features['image_raw'],tf.uint8)
label = tf.cast(features['label'],tf.int32)
pixels = tf.cast(features['pixels'],tf.int32)
with tf.session() as sess:
#啟動多執行緒
threads = tf.train.start_queue_runners(sess,tf.train.coordinator())
for i in range(10):
#每次都隨機讀取乙個樣例
print(sess.run([label]))

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