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python - Tensorflow:无法从 tfrecord 中提取文件名

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-30 08:45:37 25 4
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我已将图像、标签和文件名写入 tfrecords 文件。当我尝试解码文件时,无法将文件名从 tf.string 转换为字符串。

我编写的将其转换为 tfrecords 文件的代码:

num_batches = 6
batch_size = math.ceil(X_training.shape[0] / num_batches)

for i in range(num_batches):
train_path = os.path.join("data","batch_" + str(i) + '.tfrecords')
writer = tf.python_io.TFRecordWriter(train_path)
start_row = i * batch_size
end_row = start_row + batch_size - 1

for idx in range(start_row, end_row):
try:
label = y_tr[idx]
filename = train_filenames[idx].tostring()
image = X_tr[idx]
image_raw = image.tostring()
except:
continue

example = tf.train.Example(
features=tf.train.Features(
feature={
'label': _int64_feature(label),
'filename': _bytes_feature(filename),
'image': _bytes_feature(image_raw),
}))

serialized = example.SerializeToString()
writer.write(serialized)

要读取和解码 tfrecords 文件,我有以下功能:

def read_and_decode_single_example(filenames):
filename_queue = tf.train.string_input_producer(filenames)

reader = tf.TFRecordReader()

_, serialized_example = reader.read(filename_queue)
features = tf.parse_single_example(
serialized_example,
features={
'label': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
'filename': tf.FixedLenFeature([], tf.string),
'image': tf.FixedLenFeature([], tf.string)
})


label = features['label']
image = tf.decode_raw(features['image'], tf.uint8)
image = tf.reshape(image, [499, 499, 1])
filename = features['filename']

return label, image, filename

当我解码不同批处理时,返回的文件名如下所示:

b'P\x00\x00\x00_\x00\x00\x000\x00\x00\x000\x00\x00\x001\x00\x00\x004\x00\x00\x008\x00\x00\x00_\x00\x00\x00R\x00\x00\x00I\x00\x00\x00G\x00\x00\x00H\x00\x00\x00T\x00\x00\x00_\x00\x00\x00M\x00\x00\x00L\x00\x00\x00O\x00\x00\x00.\x00\x00\x00j\x00\x00\x00p\x00\x00\x00g\x00\x00\x00'

从 tf.string 解码时我做错了什么?

最佳答案

在字节串上调用 .decode().replace('\x00', '') 会生成“P_00148_RIGHT_MLO.jpg”。

在函数返回中添加解码和替换应该可以解决您的问题。

关于python - Tensorflow:无法从 tfrecord 中提取文件名,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50721847/

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