mnist手寫數字集製作tfrecords資料格式

tfrecords是一種二進位制檔案，可先將與標籤製作成該格式的檔案，使用tfrecords進行資料讀取，會提高記憶體利用率，將不同輸入檔案統一起來。

檔案生成的過程：

具體**如下：

def generate_tfrecord():

i***ists=os.path.exists(data_path)   ##判斷儲存路徑是否存在
if not i***ists:
os.makedirs(data_path)
print('路徑建立成功')
else:
print('路徑已存在')
write_tfrecord(tfrecord_train, image_train_path, label_train_path)   ##使用自定義函式將訓練集生成名叫tfrecord_train的tfrecords檔案
write_tfrecord(tfrecord_test, image_test_path, label_test_path)   ##同理訓練集
def write_tfrecord(tfrecordname, image_path, label_path):
writer=tf.python_io.tfrecordwriter(tfrecordname)   ##建立乙個writer
num_pic=0   ##計數器
f=open(label_path,'r')  ##以讀的形式開啟標籤檔案
contents = f.readlines()   ##讀取整個檔案內容
f.close()
for content in contents:
value=content.split()   ##以空格分隔每行的內容，分割後組成列表value
img_path=image_path+value[0]
img=image.open(img_path)  ##開啟
img_raw=img.tobytes()  ##將轉換為二進位制資料
labels=[0]*10
labels[int(value[1])]=1   ##將labels所對應的標籤為賦值為1
example=tf.train.example(features=tf.train.features(feature=))               ##在labels放入對應的標籤
writer.write(example.serializetostring())    ##將example進行序列化
num_pic+=1
writer.close()
print('tfrecord檔案寫入成功')

具體**如下：

###實現了批獲取訓練集或測試集的和標籤

def get_tfrecord(num, istrain=true):  ##引數num表示一次讀取多少組
if istrain:
tfrecord_path=tfrecord_train
else:
tfrecord_path=tfrecord_test
img,label=read_tfrecord(tfrecord_path)
img_batch, label_batch= tf.train.shuffle_batch([img, label],
batch_size=num,
capacity=1000,
min_after_dequeue=700,
num_threads=2)
def read_tfrecord(tfrecord_path):
filmname_queue=tf.train.string_input_producer([tfrecord_path])
reader=tf.tfrecordreader()   ##新建乙個reader
_,serialized_example = reader.read(filmname_queue)  ##將讀出的每乙個樣本儲存到serialized_example中進行解序列化
features=tf.parse_single_example(serialized_example,features=)
img=tf.decode_raw(features['img_raw'],tf.uint8)   ##將img_raw字串轉化為8位無符號整型
img.set_shape([784])
img=tf.cast(img,tf.float32)*(1./255)   ##轉化為浮點數形式
label=tf.cast(features['label'],tf.float32)
return img, label

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