Question

我正致力于创建tfrecords文件并从tfrecords中读取数据。 tfrecords有两个特征，车辆和长度。

创建tfrecords：

writer = tf.python_io.TFRecordWriter(filename + '_Squence.tfrecords')
example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(
    feature={
        'vehicleid': tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[vehicleid])),
        'length': tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[length]))

    }))
writer.write(example.SerializeToString())
writer.close()

阅读tfrecords：

filepath = filename + "_Squence.tfrecords"
filename_queue = tf.train.string_input_producer([filepath])
reader = tf.TFRecordReader()
_, serialized_example = reader.read(filename_queue)   # return filename and file
features = tf.parse_single_example(serialized_example, features={
    'vehicleid': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
    'length': tf.FixedLenFeature([], tf.int64)
    })

vehicleid = tf.cast(features["vehicleid"], tf.int64)
length = tf.cast(features["length"], tf.int64)
return vehicleid, length

但是当我调试代码时，我会丢失一些数据。例如，如果我发送这两个例子

[vehicleid = a，frameid = b]， [vehicleid = c，frameid = d]

进入tfrecords文件，当我读取数据时，我会得到这样的数据

[vehicleid = a，frameid = d]。

我丢失了一些数据。

请有人帮我解决这个问题吗？非常感谢你。

Answer 1

tf.train.string_input_producer([filepath])返回一个队列。每次加入reader.read(filename_queue)时，它都会返回队列的最后一个元素。如果您第二次执行reader.read，它将返回第二个元素。

如果您想要访问一批元素，可以使用tf.train.batch将队列输出作为tf.train.batch.的输入

从TFRecords中读取数据时遗失的数据

1 个答案: