tensorflow学习笔记之tfrecord文件的生成与读取
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2022-04-06 21:18:22
训练模型时,我们并不是直接将图像送入模型,而是先将图像转换为tfrecord文件,再将tfrecord文件送入模型。为进一步理解tfrecord文件,本例先将6幅图像及其标签转换为tfrecord文件...
训练模型时,我们并不是直接将图像送入模型,而是先将图像转换为tfrecord文件,再将tfrecord文件送入模型。为进一步理解tfrecord文件,本例先将6幅图像及其标签转换为tfrecord文件,然后读取tfrecord文件,重现6幅图像及其标签。
1、生成tfrecord文件
import os import numpy as np import tensorflow as tf from pil import image filenames = [ 'images/cat/1.jpg', 'images/cat/2.jpg', 'images/dog/1.jpg', 'images/dog/2.jpg', 'images/pig/1.jpg', 'images/pig/2.jpg',] labels = {'cat':0, 'dog':1, 'pig':2} def int64_feature(values): if not isinstance(values, (tuple, list)): values = [values] return tf.train.feature(int64_list=tf.train.int64list(value=values)) def bytes_feature(values): return tf.train.feature(bytes_list=tf.train.byteslist(value=[values])) with tf.session() as sess: output_filename = os.path.join('images/train.tfrecords') with tf.python_io.tfrecordwriter(output_filename) as tfrecord_writer: for filename in filenames: #读取图像 image_data = image.open(filename) #图像灰度化 image_data = np.array(image_data.convert('l')) #将图像转化为bytes image_data = image_data.tobytes() #读取label label = labels[filename.split('/')[-2]] #生成protocol数据类型 example = tf.train.example(features=tf.train.features(feature={'image': bytes_feature(image_data), 'label': int64_feature(label)})) tfrecord_writer.write(example.serializetostring())
2、读取tfrecord文件
import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from pil import image # 根据文件名生成一个队列 filename_queue = tf.train.string_input_producer(['images/train.tfrecords']) reader = tf.tfrecordreader() # 返回文件名和文件 _, serialized_example = reader.read(filename_queue) features = tf.parse_single_example(serialized_example, features={'image': tf.fixedlenfeature([], tf.string), 'label': tf.fixedlenfeature([], tf.int64)}) # 获取图像数据 image = tf.decode_raw(features['image'], tf.uint8) # 恢复图像原始尺寸[高,宽] image = tf.reshape(image, [60, 160]) # 获取label label = tf.cast(features['label'], tf.int32) with tf.session() as sess: # 创建一个协调器,管理线程 coord = tf.train.coordinator() # 启动queuerunner, 此时文件名队列已经进队 threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord) for i in range(6): image_b, label_b = sess.run([image, label]) img = image.fromarray(image_b, 'l') plt.imshow(img) plt.axis('off') plt.show() print(label_b) # 通知其他线程关闭 coord.request_stop() # 其他所有线程关闭之后,这一函数才能返回 coord.join(threads)
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