我想创建 tensorflow 记录来为我的模型提供数据;
到目前为止,我使用以下代码将 uint8 numpy 数组存储为 TFRecord 格式;
def _int64_feature(value):
return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value]))
def _bytes_feature(value):
return tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[value]))
def _floats_feature(value):
return tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=[value]))
def convert_to_record(name, image, label, map):
filename = os.path.join(params.TRAINING_RECORDS_DATA_DIR, name + '.' + params.DATA_EXT)
writer = tf.python_io.TFRecordWriter(filename)
image_raw = image.tostring()
map_raw = map.tostring()
label_raw = label.tostring()
example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
'image_raw': _bytes_feature(image_raw),
'map_raw': _bytes_feature(map_raw),
'label_raw': _bytes_feature(label_raw)
}))
writer.write(example.SerializeToString())
writer.close()
我用这个示例代码阅读的
features = tf.parse_single_example(example, features={
'image_raw': tf.FixedLenFeature([], tf.string),
'map_raw': tf.FixedLenFeature([], tf.string),
'label_raw': tf.FixedLenFeature([], tf.string),
})
image = tf.decode_raw(features['image_raw'], tf.uint8)
image.set_shape(params.IMAGE_HEIGHT*params.IMAGE_WIDTH*3)
image = tf.reshape(image_, (params.IMAGE_HEIGHT,params.IMAGE_WIDTH,3))
map = tf.decode_raw(features['map_raw'], tf.uint8)
map.set_shape(params.MAP_HEIGHT*params.MAP_WIDTH*params.MAP_DEPTH)
map = tf.reshape(map, (params.MAP_HEIGHT,params.MAP_WIDTH,params.MAP_DEPTH))
label = tf.decode_raw(features['label_raw'], tf.uint8)
label.set_shape(params.NUM_CLASSES)
这工作正常。现在我想对我的数组“map”做同样的事情,它是一个浮点 numpy 数组,而不是 uint8,我找不到如何做的例子;
我尝试了函数 _floats_feature,如果我将标量传递给它,它会起作用,但不适用于数组;
使用 uint8 可以通过 tostring() 方法完成序列化;
如何序列化一个 float numpy 数组以及如何读取它?
最佳答案
FloatList
和 BytesList
期待一个迭代。所以你需要向它传递一个浮点数列表。删除 _float_feature
中多余的括号, IE
def _floats_feature(value):
return tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=value))
numpy_arr = np.ones((3,)).astype(np.float)
example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={"bytes": _floats_feature(numpy_arr)}))
print(example)
features {
feature {
key: "bytes"
value {
float_list {
value: 1.0
value: 1.0
value: 1.0
}
}
}
}
关于numpy - 带有浮点 numpy 数组的 tensorflow 记录,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/41246438/