【深度学习】TensorFlow的TFRecord存储

TFRecord：TensorFlow提供一种统一的格式来存储数据
存储的格式为属性名到取值的字典，属性名为字符串，取值可为字符串、实数列表、整数列表。

将MNIST的输入数据转化为TFRecord的格式程序：import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import numpy as np

# 定义函数转化变量类型。生成属性
def _int64_feature(value):
return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value]))

def _bytes_feature(value):
return tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[value]))

# 读取mnist数据。
mnist = input_data.read_data_sets("../MNIST_data",dtype=tf.uint8, one_hot=True)
images = mnist.train.images
labels = mnist.train.labels
pixels = images.shape[1]
num_examples = mnist.train.num_examples

# 输出TFRecord文件的地址。
filename = "./output.tfrecords"
writer = tf.python_io.TFRecordWriter(filename)
for index in range(num_examples):
#图像矩阵转字符串
image_raw = images[index].tostring()

example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
'pixels': _int64_feature(pixels),
'label': _int64_feature(np.argmax(labels[index])),
'image_raw': _bytes_feature(image_raw)
}))
writer.write(example.SerializeToString())
writer.close()
print ("TFRecord文件已保存。")
读取TFRecord数据程序：
import tensorflow as tf

# 读取文件。创建一个 reader 读取 TFRecord
reader = tf.TFRecordReader()
# 创建队列维护输入文件列表
filename_queue = tf.train.string_input_producer(["./output.tfrecords"])
_,serialized_example = reader.read(filename_queue)

# 解析读取的样例。
features = tf.parse_single_example(
serialized_example,
features={
'image_raw':tf.FixedLenFeature([],tf.string),
'pixels':tf.FixedLenFeature([],tf.int64),
'label':tf.FixedLenFeature([],tf.int64)
})

# 字符串解析成图像对应的像素组
images = tf.decode_raw(features['image_raw'],tf.uint8)
labels = tf.cast(features['label'],tf.int32)
pixels = tf.cast(features['pixels'],tf.int32)

sess = tf.Session()

# 启动多线程处理输入数据。
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess,coord=coord)

for i in range(10):
image, label, pixel = sess.run([images, labels, pixels])