在tensorflow服务中，如何在功能字典中存储列表？

Question

我对tensorflow服务还很陌生，现在我正在使用客户端编码。

通过基础教程，我知道我需要构建一个功能字典，如：

feature_dict={
    'input_content':tf.train.Feature(...)
    'input_label':tf.train.Feature(...)
}

然后

model_input=tf.train.Example(feature=tf.train.Features(feature=feature_dict))

现在，我的问题是，如何将列表放入feature_dict中？ 就像，我有一个10维列表，我想将其设置为“ input_content”，如何获取？

Answer 1

tf.train.Feature包含可能包含零个或更多值的列表。列表的类型可以为BytesList, FloatList,或Int64List。

以下代码将单个float元素（float_element）添加到tf.train.Feature

tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=[float_element]))

请注意，float_element被方括号（[]）包围，也就是说，正在创建一个具有单个元素的列表。 在尝试添加列表（float_list）时，请勿使用方括号，例如以下代码段。

tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=float_list))