在讀取和打印TFRecord格式數據時，必須加入線程機制，否則打印不出任何結果

import tensorflow as tffilename_queue = tf.train.string_input_producer(['train.tfrecords'], shuffle=True) reader = tf.TFRecordReader() _, serialized_example = reader.read(filename_queue) features = tf.parse_single_example(serialized_example,features={'image_raw': tf.FixedLenFeature([], tf.string),'label': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),'height': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),'width': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),'depth': tf.FixedLenFeature([], tf.int64)})image = tf.decode_raw(features['image_raw'], tf.float64) image = tf.reshape(image, [28, 28]) image.set_shape([28, 28]) image = tf.cast(image, tf.float32) label = tf.cast(features['label'], tf.int32)with tf.Session() as sess:init_op = tf.global_variables_initializer()sess.run(init_op)coord = tf.train.Coordinator()threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)for i in range(10):example, l = sess.run([image, label])print(example)coord.request_stop()coord.join(threads)

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總結

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