Python如何读取TFRecord
原创Python中TFRecord的读取方法
Python是一种高级编程语言,它支持多种数据格式,包括TensorFlow的TFRecord格式,TFRecord是一种二进制文件格式,用于存储大量的序列化的TensorFlow数据,它可以高效地读取和写入TensorFlow数据。
在Python中读取TFRecord需要使用TensorFlow库,可以使用tf.data.TFRecordDataset
类来读取TFRecord文件,以下是一个简单的示例:
import tensorflow as tf 创建一个TFRecordDataset对象 dataset = tf.data.TFRecordDataset("file.tfrecord") 遍历dataset并打印每个example for example in dataset.take(1): example_string = tf.io.decode_raw(example, tf.uint8) print(example_string)
上面的代码创建了一个tf.data.TFRecordDataset
对象,该对象表示一个TFRecord文件,使用take
方法获取一个包含单个example的dataset,并遍历它打印出example的内容。
如果要读取多个TFRecord文件,可以将文件名列表传递给tf.data.TFRecordDataset
类的构造函数,如下所示:
import tensorflow as tf 创建一个包含多个TFRecord文件的dataset dataset = tf.data.TFRecordDataset(["file1.tfrecord", "file2.tfrecord"]) 遍历dataset并打印每个example for example in dataset.take(1): example_string = tf.io.decode_raw(example, tf.uint8) print(example_string)
上面的代码创建了一个包含多个TFRecord文件的dataset,并使用take
方法获取一个包含单个example的dataset,然后遍历它打印出example的内容。
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