【TensorFlow系列】【一】利用TFRecordDataset读取图片数据 | 数盟

本文转自个人微信公众号,主要讲述如下三个问题:

如何将原始图片数据与label转化为TFRecords格式的数据?

如何利用TFRecordDataset读取TFRecords格式的数据?

如何从TFRecordDataset中获取数据进行NN训练?

整体思路为:

jpg—->train.tfrecords—–>dataset——>NN

【一】TFReocrd综述

【二】生成TFRecords文件

【三】解析TFrecord文件

【四】利用TFRecordDataset读取数据并进行NN训练

此处,依旧以LeNet为例。

训练结果如下图:

【五】总结

1.图片数据进行与处理时,一定要归一化,即将0-255处理到0-1

2.TFRcord文件的生成与读取,原理就是序列化与反序列化的过程,名字、类型对上即可。

3.TFRcord可以保存多个feature,只解析其中感兴趣的部分。

4.使用TFRecordDataset读取数据,其底层封装了多线程,队列等操作,简单、便捷。

5.使用dataset读取数据,不用修改网络,只需要将数据送入网络中用placeholder代替的输入与标签数据即可。

6.尽量将原始数据转化为TFRecord格式的数据,并用dataset进行读取。速度快、方便、简单。

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