我创建了一个tfRecord文件来存储数据。我必须存储印地语文本,因此,我已使用string.encode('utf-8')将其保存在字节中。
但是,在读取数据时我陷入了困境。我正在使用Tensorflow数据集API读取数据。我知道我可以使用string.decode('utf-8')对其进行解码,但这不是我想要的。我想要一些解决方案,通过该解决方案,我只能将字节字符串解码回图内的Unicode字符串。
我的parse(map)函数:
def _parse_function(tfrecord_serialized):
features={'float': tf.FixedLenSequenceFeature([],
tf.float32,allow_missing=True),
'byte': tf.FixedLenFeature([], tf.string),
'int': tf.FixedLenSequenceFeature([],
tf.int64,allow_missing=True)}
parsed_features = tf.parse_single_example(tfrecord_serialized,
features)
return parsed_features['float'],parsed_features['byte'], parsed_features['int']`
我正在按如下方式读取我的tfRecord文件。
filenames = ["data.tfrecord"] ## List of filename,Multiple filename can be provided together.
dataset = tf.data.TFRecordDataset(filenames)
dataset = dataset.map(_parse_function)
iterator = dataset.make_initializable_iterator()`
t1,t2,t3 = iterator.get_next()
sess = tf.Session()
sess.run(iterator.initializer)
a,b,c = sess.run([t1,t2,t3])
print(a,b,c)
b.decode('utf-8')`
在b.decode上,我得到了很好的输出,出于明显的原因,我希望在图形内部进行输出,从tf返回到python,然后再次返回通常不是一个好主意。