TF.RECORDS图像张力测试

时间:2018-06-20 15:17:08

标签: python tensorflow decode convolutional-neural-network tfrecord

我正在做一个Tensorflow CNN。读取tf.records时,我不知道解码图像时适合哪种类型的数据。我在多个教程中看到,应该在进入模型之前进行重塑。我想知道我是否做对了。这是我的代码:

def read_file(filename_queue):

   #Funcion para leer el archivo tf.record, y retornamos el next recrod
   reader=tf.TFRecordReader()
   _,serialized_example=reader.read(filename_queue)

  #Se decodifica el tf.record retornando un diccionario 
  feature={'train/image':tf.FixedLenFeature([],tf.string),
         'train/label':tf.FixedLenFeature([],tf.int64)}
  features=tf.parse_single_example(serialized_example,features=feature)

  #Convertimos el string a numeros de los decodificados features
  image=tf.decode_raw(features['train/image'],tf.float32)* (1 / 255.0)

  #Convertimos a datos
  label=tf.cast(features['train/label'],dtype=tf.int32)

  #Reshape data
  image=tf.reshape(image,[224,224,3])   

  return image,label

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