tensorflow-TFRecord 文件詳解
TFRecord 是 tensorflow 內置的文件格式，它是一種二進制文件，具有以下優點：

統一各種輸入文件的操作

更好的利用內存，方便復制和移動

將二進制數據和標簽(label)存儲在同一個文件中

import os import numpy as np import tempfile import tensorflow as tf# example_path = os.path.join(tempfile.gettempdir(), "example.tfrecords")example_path='./temp.tfrecords' np.random.seed(0)# Write the records to a file. with tf.io.TFRecordWriter(example_path) as file_writer:for _ in range(4):#產生隨機數x, y = np.random.random(), np.random.random()print(x,y,'--->')x1=tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=[x]))y1=tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=[y]))print('x1=',x1)print('y1=',y1)feature0={"x": x1,"y":y1 ,}print('feature0=',feature0)features0=tf.train.Features(feature=feature0)print('features=',feature0)record_bytes = tf.train.Example(features=features0).SerializeToString()file_writer.write(record_bytes)# Read the data back out. def decode_fn(record_bytes):return tf.io.parse_single_example(# Datarecord_bytes,# Schema{"x": tf.io.FixedLenFeature([], dtype=tf.float32),"y": tf.io.FixedLenFeature([], dtype=tf.float32)})for batch in tf.data.TFRecordDataset([example_path]).map(decode_fn):print("x = {x:.4f}, y = {y:.4f}".format(**batch))

總結

以上是生活随笔為你收集整理的tensorflow-TFRecord 用法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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