Tensorflow中TFRecord格式介紹

由於資料的**複雜性以及每乙個樣例中的資訊較為豐富，從而需要一種統一的格式來儲存資料，然而在tensorflow中提供了tfreord的格式來統一輸入資料的格式。

tfrecord檔案中的資料是通過tf.train.example protoclo buffer的格式儲存；

tf.train.example定義為:

message example ;

message features ;
message feature 
};

tfrecord樣例程式：

import tensorflow as tf

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import numpy as np
def _int64_feature(value): #生成整數型的屬性
return tf.train.feature(int64_list=tf.train.int64list(value=[value]))
def _bytes_feature(value): #生成字串型的屬性
return tf.train.feature(bytes_list=tf.train.byteslist(value=[value]))
mnist = input_data.read_data_sets("d/path/to/mnist/data", dtype=tf.uint8, one_hot=true)
images = mnist.train.images
labels = mnist.train.labels #訓練資料所對應的正確答案，可作為乙個屬性儲存在tfrecord中
pixels = images.shape[1]
num_examples = mnist.train.num_examples #訓練資料的影象解析度，可以作為example中的乙個屬性
filename = "d/path/to/output.tfrecords" #輸出tfrecord檔案的位址
writer = tf.python_io.tfrecordwriter(filename) #通過writer來寫tfrecord檔案
for index in range(num_examples):
image_raw = images[index].tostring()#將影象矩陣轉化為乙個字串
example = tf.train.example(features=tf.train.feature(feature=))
writer.write(example.serializetostring()) #將乙個example寫入tfrecord檔案
writer.close()

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