假设我们有一个包含如下数据样本的 TFRecord 文件:
def _bytes_feature(value):
return tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[value]))
def _float32_feature(value):
return tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=value))
example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
'image/encoded': _bytes_feature(encoded_jpg),
'label': _float_list_feature(label),
}))
这里的encoded_jpg
是编码后的32x32 jpg图片的原始值,不同图片的长度可能会有很大差异; label
是一个固定长度的向量。
对于固定长度的字段,总是可以使用类似下面的内容来解码示例:
features = tf.parse_single_example(
serialized_example,
features = {
'image/encoded': tf.FixedLenFeature([], tf.string)
'label': tf.FixedLenFeature([], tf.float32)
}
)
但是这里image/encoded
的长度不是常量,上面那个就不行了。
如果我把代码改成这样:
features = tf.parse_single_example(
serialized_example,
features = {
'image/encoded': tf.VarLenFeature(tf.string)
'label': tf.FixedLenFeature([], tf.float32)
}
)
encoded = features['image/encoded']
image/encoded
有点像稀疏张量,我不知道如何从这些东西中解码图像。
有没有人有过类似的经历?任何建议表示赞赏。
谢谢!
最佳答案
以下代码可能有用:
转换为 tfrecord:
ex = tf.train.SequenceExample()
ex.context.feature["length"].int64_list.value.append(label)
ex_tokens = ex.feature_lists.feature_list["image/encoded"]
for value in range(encoded_jpg):
ex_tokens.feature.add().int64_list.value.append(value)
with tf.python_io.TFRecordWriter(os.path.join(DATA_PATH, filename) + ".tfrecord") as filew:
filew.write(ex.SerializeToString())
读取 tfrecord
context_features = {
"pose": tf.FixedLenFeature([], dtype=tf.float32)
}
sequence_features = {
"image/encoded": tf.FixedLenSequenceFeature([], dtype=tf.int64),
}
tf_reader = tf.TFRecordReader()
tf_key, tf_serialized = tf_reader.read(tf_file_queue)
tf_context, tf_sequence = tf.parse_single_sequence_example(
serialized = tf_serialized,
context_features = context_features,
sequence_features = sequence_features
)
encoded = tf_sequence['image/encoded']
关于python - 如何使用可变长度字符串解码 TFRecord 数据样本?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45043979/