我是 Tensorflow 的新用户。我想用它来训练 2M 图像的数据集。我在 caffe 中使用 lmdb 文件格式做了这个实验。
在阅读了与 Tensorflow 相关的帖子后，我意识到 TFRecord 是最适合这样做的文件格式。因此，我正在寻找使用 TFRecord 数据的完整 CNN 示例。我注意到图像相关教程(link1 和 link2 中的 mnist 和 cifar10)提供了不同的二进制文件格式，其中整个数据集一次加载。因此，我想知道是否有人知道这些教程(mnist 和 cifar10)是否可以使用 TFRecord 数据(用于 CPU 和 GPU)。
最佳答案
我假设您想要写入和读取 TFRecord 文件。我想这里做了什么reading_data.py应该可以帮助您将 MNIST 数据转换为 TFRecors。 为了回读它，这个脚本起到了作用:fully_connected_reader.py 这可以通过 cifar10 类似地完成。
关于tensorflow - 带有 TFRecord 训练/测试文件的 mnist 和 cifar10 示例，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/39835275/