建立tf record檔案 直觀版

2021-09-11 22:09:14 字數 1331 閱讀 2861

import os 


import tensorflow as tf 


from pil import image  #注意image,後面會用到


import matplotlib.pyplot as plt 


import numpy as np


writer= tf.python_io.tfrecordwriter("cifar10_train.tfrecords")


writer_2 = tf.python_io.tfrecordwriter("cifar10_test.tfrecords")


root = '101_objectcategories'


class_num = 


path_all = 


i = 0


num_test = 0


num_train = 0


for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(root):


j = 0


for filepath in filenames:


img_path = os.path.join(dirpath, filepath)


img=image.open(img_path)


img= img.resize((224,224))


img =img.convert("rgb")


img_raw=img.tobytes()


example = tf.train.example(features=tf.train.features(feature=))


if j%10==0 :


writer_2.write(example.serializetostring())


num_test=num_test+1


else:


writer.write(example.serializetostring())


num_train = num_train+1


j=j+1


for dir_path in dirnames:


i=i+1


writer.close()


print(str(num_test)+'\n')


print(str(num_train))


with open('label.txt','w') as f:


for i in range(len(class_num)):


f.write(str(class_num[i])+'\n')
將資料夾下分類好的子資料夾中的轉換成tf_record的形式，然後再生成乙個label的txt檔案方便後面分類後對分類物體具體類別進行對應。

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