萬惡的tensorflow老是喜歡把訓練資料處理成tfrecord的格式，之前踩了tensor2tensor的坑，大坑小坑不斷這裡主要說tfrecord的事情，就不細說這些。
搜了下網上的方法，其實是有對tensorflow的tfrecord操作的使用大全，不過感覺都比較冗長（真的是又長又**），有的感覺是文件的翻譯，所以我這裡就記錄下簡短的tfrecord的讀取方式
import tensorflow as tf
# 如果想直接在shell裡執行，記得加上eager
tfe = tf.contrib.eager
tfe.enable_eager_execution(
)# 這裡是讀取tfrecord檔案
filenames =
['record.tfrecord'
]raw_dataset = tf.data.tfrecorddataset(filenames)
# 這裡是真正的讀取**
# 因為這個raw_dataset是iterator，可以用take的方法取出對應的n個
for raw_record in raw_dataset.take(10)
: example = tf.train.example(
) example.parsefromstring(raw_record.numpy())
# 在這裡你就可以列印或者取出對應的記錄
print
(example)
高效讀取資料的方法 TFRecord
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