从 TFRecord 读取 JPEG 图像时，似乎会丢失信息。下面是一个例子：
tf.data.Dataset 是使用 Keras image_dataset_from_directory 函数创建的，并且使用 tf.io.encode_jpeg 将每个形状为 600x600x3 的图像张量编码为字节字符串：
image = tf.image.convert_image_dtype(image_tensor, dtype=tf.uint8)
image = tf.io.encode_jpeg(image, quality=100)
每个 TFRecord 示例都是这样创建的：
# encoded_image is the output of encode_jpeg function
image_feature = tf.train.Feature(
bytes_list=tf.train.BytesList(value=[
encoded_image
])
)
features = tf.train.Features(feature={
'image': image_feature
})
example = tf.train.Example(features=features)
return example.SerializeToString()
以下是加载 TFRecords 数据集的代码，使用 tf.image.decode_jpeg 将图像解码回形状为 600x600x3 的张量，然后使用 PIL 将一张图像保存到磁盘：
def read_tfrecord(example):
tfrecord = {
"image": tf.io.FixedLenFeature([], tf.string)
}
example = tf.io.parse_single_example(example, tfrecord)
image = tf.image.decode_jpeg(example['image'], channels=3)
return image
def read_dataset(dataset_path):
filenames = tf.io.gfile.glob(dataset_path + '/validation/*.tfrecord')
dataset = tf.data.TFRecordDataset(filenames)
dataset = dataset.map(read_tfrecord)
dataset = dataset.repeat()
dataset = dataset.batch(128)
for image, label in dataset.take(1):
Image.fromarray((image[0].numpy())).save('./images/img.jpeg')
我完全不知道是什么导致了这种明显的图像信息丢失，因此非常感谢您的帮助！
注意事项：