Question

这用于处理图像和其他数字患者数据的CT扫描

我有一个csv，它在一栏中具有图像名称（CT扫描），而在另一栏中具有与患者相关的数字变量。我将图像保存在同一文件夹中。我必须创建一个神经网络，该神经网络首先处理图像以产生一个数值，然后将其与csv中的另一个数值变量连接起来以最终产生目标。

我的目标是获取图像名称，并使用tensorflow从相应的文件夹中读取图像。如何在Tensorflow中设置数据读取管道？

我通常使用：

def train_input_fn(batch_size=3):

    def parse(filepath,label):
        imgx= tf.image.decode_jpeg(tf.read_file(filepath))
        imgy = tf.image.decode_jpeg(tf.read_file(label))#reads img at location



        combined = tf.concat([imgx, imgy], axis=2)
        imgcrop = tf.random_crop(combined,[244,244,6])

        cropx,cropy=tf.split(imgcrop,2,axis=-1)

        cropx = tf.cast(cropx, tf.float32)
        cropy = tf.cast(cropy, tf.float32) 


        cropx = cropx / 255.0
        cropy = cropy / 255.0

        return {'feature' : cropx}, cropy



    file_pathsx=tf.constant(pathsxnew, dtype=tf.string)
    file_pathsy = tf.constant(pathsynew, dtype=tf.string)

    dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((file_pathsx,file_pathsy))  

    dataset = dataset.map(parse, num_parallel_calls=8)  

    dataset = dataset.batch(batch_size)
    dataset = dataset.prefetch(3)
    dataset = dataset.shuffle(4)
    dataset = dataset.repeat()
    return dataset

Tensorflow图片+数值变量数据

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