基于Tensorflow批量數(shù)據(jù)的輸入實(shí)現(xiàn)方式-創(chuàng)新互聯(lián)

基于Tensorflow下的批量數(shù)據(jù)的輸入處理：

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1.Tensor TFrecords格式

2.h6py的庫的數(shù)組方法

在tensorflow的框架下寫CNN代碼，我在書寫過程中，感覺不是框架內(nèi)容難寫， 更多的是我在對(duì)圖像的預(yù)處理和輸入這部分花了很多精神。

使用了兩種方法：

方法一：

Tensor 以Tfrecords的格式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，如果對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)簽，可以同時(shí)做到數(shù)據(jù)打標(biāo)簽。

①創(chuàng)建TFrecords文件

orig_image = '/home/images/train_image/'
gen_image = '/home/images/image_train.tfrecords'
def create_record():
  writer = tf.python_io.TFRecordWriter(gen_image)
  class_path = orig_image
  for img_name in os.listdir(class_path): #讀取每一幅圖像
    img_path = class_path + img_name 
    img = Image.open(img_path) #讀取圖像
    #img = img.resize((256, 256)) #設(shè)置圖片大小， 在這里可以對(duì)圖像進(jìn)行處理
    img_raw = img.tobytes() #將圖片轉(zhuǎn)化為原聲bytes 
    example = tf.train.Example(
         features=tf.train.Features(feature={
             'label': tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[0])), #打標(biāo)簽
             'img_raw': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[img_raw]))#存儲(chǔ)數(shù)據(jù)
             }))
    writer.write(example.SerializeToString())
  writer.close()

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當(dāng)前標(biāo)題：基于Tensorflow批量數(shù)據(jù)的輸入實(shí)現(xiàn)方式-創(chuàng)新互聯(lián)
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