我将我的训练数据(可能是浮点 vector )保存在一些文件中，并尝试使用 Tensorflow C++ 读取器类将其作为 Tensor 加载。 这是我的代码。
using namespace tensorflow;
using namespace tensorflow::ops;
using namespace tensorflow::sparse;
Scope root = Scope::NewRootScope();
auto indexReader = FixedLengthRecordReader(root, sizeof(uint32_t));
auto queue = FIFOQueue(root, {DataType::DT_STRING});
auto file = Input::Initializer(std::string("mydata.feat"));
std::cerr << file.tensor.DebugString() << std::endl;
auto enqueue = QueueEnqueue(root, queue, {file});
std::cerr << Input(QueueSize(root, queue).size).tensor().DebugString() << std::endl;
auto rawInputIndex = ReaderRead(root, indexReader, queue);
std::cerr << Input(rawInputIndex.key).tensor().DebugString() << std::endl;
auto decodedInputIndex = DecodeRaw(root, rawInputIndex.value, DataType::DT_UINT8);
std::cerr << Input(decodedInputIndex.output).tensor().DebugString() << std::endl;
它编译得很好，但 cerr 总是显示空 Tensor。 (下面是我的程序在shell上的执行结果)
Tensor<type: string shape: [] values: mydata.feat>
Tensor<type: float shape: [0] values: >
Tensor<type: float shape: [0] values: >
Tensor<type: float shape: [0] values: >
我不知道为什么它不起作用。
或者，是否有 class ReaderRead 或 class FIFOQueue 的 C++ 示例代码？我在任何地方都找不到它...
最佳答案
您正在做的是构建图表。要运行此图，您需要创建一个 session 并运行它。参见 the label_image example on the tensorflow codebase有关如何执行此操作的示例。
关于c++ - tensorflow C++ API : How to read Tensor from files?，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/42688085/