TensorFlow TFRecords读取一个特定图像

Question

我只想加载TFRecords文件中的一个图像，该文件是我用build_image_data.py创建的，目录结构为：

├── train
|   ├── chef
|       ├── data0.png
|       ├── ...
|       └── data5467.png
|   ├── chicken
|       ├── data0.png
|       ├── ...
|       └── data2098.png
|   ├── parasaurolophus
|       ├── data0.png
|       ├── ...
|       └── data2977.png
|   └── Trex
|       ├── data0.png
|       ├── ...
|       └── data2841.png
├── validation
|   ├── ...
├── build_image_data.py
└── labels.txt

导致单个文件：train-00000-of-00001包含上面的所有图像（124MB Binary）。

现在我想要读取TFRecords文件中的第一张图片，该文件应该是train/chef/data0.png。我该怎么做？

当所有图像都存储在同一TFRecords文件中时，如何在测试时从自定义数据集中读取单个特定图像？

Answer 1

第一个问题。 你需要一个管道来解析tfrecords文件，它应该是这样的：

reader = tf.TFRecordReader()
queue = tf.train.string_input_producer([you_tfrecords_file_name])
_, serialized = reader.read(queue)
features = tf.parse_single_example(serialied, features={you_features_dict})
image = features[your_image_name]
image.set_shape(you_image_shape)

在此之后，您可以使用

将图像作为np.ndarray类型运行

sess.run(image)

每次调用此行代码时，一个图像将按照它们写入tfrecords文件的顺序出列

第二个问题，当你将所有图像转换成tfrecords时，很难用队列作为输入进行变形，我建议你将训练图像转换为train.tfrecords并将有效图像转换为valid.tfrecords并使用共享变量为这两个输入获得两个logits，详细信息请参阅this