tensorflow中的型別dtype與numpy中的型別一致可以互用，但是寫程式時最好不要互用。
dtype定義了
以下物件：
在專案訓練時，對於生成和讀取tfrecord檔案時編碼解碼過程中出現了，沒有考慮到傳遞變數的預設屬性。
# 讀取
image_data = image.open(filename)# type : image
# 灰度化
image_data=image_data.convert('l')
image_data = np.array(image_data)
# 將轉化為bytes
image = image_data.tobytes()
list=np.zeros(shape=[captchanumber*alphabetnumber])
for i,num in enumerate(label):
list[i*alphabetnumber+num]=1
list=list.tobytes()
example = tf.train.example(features=tf.train.features(feature=))
tfrecord_writer.write(example.serializetostring())
而在另乙個讀取程式中核心**是
features = tf.parse_single_example(serialized_example,
features=)
# 獲取資料
image = tf.decode_raw(features['image'], tf.uint8)
#獲取標籤資料
label = tf.decode_raw(features['label'], tf.float64)
tf.decode_raw需要指定使用何種資料型別翻譯出位元組字串，先前存入tfrecord的資料型別是什麼，那麼這裡也要填入什麼型別。
先前的語句 image_data = np.array(image_data) 好像沒有指定型別，numpy對於np.array()未指定型別的操作方式是預設最小能支援
image_data的型別，這裡image_data的資料大小是0-255，所以預設選擇tf.uint8
對於label，先前語句是list=np.zeros(shape=[captchanumber*alphabetnumber])這裡資料預設是np.float64，也就是tf.float64。
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