如何一次读取 TFRecords 中的所有示例？
我一直在使用 tf.parse_single_example 来读取单个示例，使用的代码类似于 example of the fully_connected_reader 中的方法 read_and_decode 中给出的代码。 .但是，我想一次针对我的整个验证数据集运行网络，因此想全部加载它们。
我不完全确定，但是 the documentation似乎建议我可以使用 tf.parse_example 而不是 tf.parse_single_example 一次加载整个 TFRecords 文件。我似乎无法让它工作。我猜这与我如何指定功能有关，但我不确定在功能规范中如何说明有多个示例。
换句话说，我尝试使用类似于:
reader = tf.TFRecordReader()
_, serialized_example = reader.read(filename_queue)
features = tf.parse_example(serialized_example, features={
'image_raw': tf.FixedLenFeature([], tf.string),
'label': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
})
不起作用，我认为这是因为这些功能不会同时出现多个示例(但同样，我不确定)。 [这会导致错误 ValueError: Shape () must have rank 1]
这是一次读取所有记录的正确方法吗？如果是这样，我需要改变什么才能真正阅读记录？非常感谢!
最佳答案
为了清楚起见，我在一个 .tfrecords 文件中有几千张图片，它们是 720 x 720 rgb png 文件。标签是 0,1,2,3 之一。
我也尝试使用 parse_example，但无法使其正常工作，但此解决方案适用于 parse_single_example。
缺点是现在我必须知道每个 .tf 记录中有多少项目，这有点令人沮丧。如果我找到更好的方法，我会更新答案。另外，要小心超出 .tfrecords 文件中记录数的范围，如果您遍历最后一条记录，它将从第一条记录重新开始
诀窍是让队列运行者使用协调器。
我在这里留下了一些代码来保存正在读取的图像，以便您可以验证图像是否正确。
from PIL import Image
import numpy as np
import tensorflow as tf
def read_and_decode(filename_queue):
reader = tf.TFRecordReader()
_, serialized_example = reader.read(filename_queue)
features = tf.parse_single_example(
serialized_example,
# Defaults are not specified since both keys are required.
features={
'image_raw': tf.FixedLenFeature([], tf.string),
'label': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
'height': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
'width': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
'depth': tf.FixedLenFeature([], tf.int64)
})
image = tf.decode_raw(features['image_raw'], tf.uint8)
label = tf.cast(features['label'], tf.int32)
height = tf.cast(features['height'], tf.int32)
width = tf.cast(features['width'], tf.int32)
depth = tf.cast(features['depth'], tf.int32)
return image, label, height, width, depth
def get_all_records(FILE):
with tf.Session() as sess:
filename_queue = tf.train.string_input_producer([ FILE ])
image, label, height, width, depth = read_and_decode(filename_queue)
image = tf.reshape(image, tf.pack([height, width, 3]))
image.set_shape([720,720,3])
init_op = tf.initialize_all_variables()
sess.run(init_op)
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)
for i in range(2053):
example, l = sess.run([image, label])
img = Image.fromarray(example, 'RGB')
img.save( "output/" + str(i) + '-train.png')
print (example,l)
coord.request_stop()
coord.join(threads)
get_all_records('/path/to/train-0.tfrecords')
关于python - TensorFlow - 一次读取 TFRecords 中的所有示例？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/37151895/
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