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我已阅读 CNN Tutorial on the TensorFlow我正在尝试为我的项目使用相同的模型。
现在的问题在于数据读取。我有大约 25000 张图像用于训练,大约 5000 张用于测试和验证。这些文件是 png 格式,我可以读取它们并将它们转换为 numpy.ndarray。
教程中的 CNN 示例使用队列从提供的文件列表中获取记录。我试图通过将图像重新整形为一维数组并在其前面附加一个标签值来创建自己的二进制文件。所以我的数据看起来像这样
[[1,12,34,24,53,...,105,234,102],
[12,112,43,24,52,...,115,244,98],
....
]
最佳答案
使您的数据与 CNN 示例代码一起工作的最简单方法可能是制作 read_cifar10()
的修改版本。并改用它:
import numpy as np
images_and_labels_array = np.array([[...], ...], # [[1,12,34,24,53,...,102],
# [12,112,43,24,52,...,98],
# ...]
dtype=np.uint8)
images_and_labels_array.tofile("/tmp/images.bin")
ndarray.tofile()
以行优先顺序写入二进制数据,没有其他元数据;对数组进行酸洗将添加 TensorFlow 的解析例程无法理解的特定于 Python 的元数据。 read_cifar10()
的修改版本处理您的记录格式。def read_my_data(filename_queue):
class ImageRecord(object):
pass
result = ImageRecord()
# Dimensions of the images in the dataset.
label_bytes = 1
# Set the following constants as appropriate.
result.height = IMAGE_HEIGHT
result.width = IMAGE_WIDTH
result.depth = IMAGE_DEPTH
image_bytes = result.height * result.width * result.depth
# Every record consists of a label followed by the image, with a
# fixed number of bytes for each.
record_bytes = label_bytes + image_bytes
assert record_bytes == 22501 # Based on your question.
# Read a record, getting filenames from the filename_queue. No
# header or footer in the binary, so we leave header_bytes
# and footer_bytes at their default of 0.
reader = tf.FixedLengthRecordReader(record_bytes=record_bytes)
result.key, value = reader.read(filename_queue)
# Convert from a string to a vector of uint8 that is record_bytes long.
record_bytes = tf.decode_raw(value, tf.uint8)
# The first bytes represent the label, which we convert from uint8->int32.
result.label = tf.cast(
tf.slice(record_bytes, [0], [label_bytes]), tf.int32)
# The remaining bytes after the label represent the image, which we reshape
# from [depth * height * width] to [depth, height, width].
depth_major = tf.reshape(tf.slice(record_bytes, [label_bytes], [image_bytes]),
[result.depth, result.height, result.width])
# Convert from [depth, height, width] to [height, width, depth].
result.uint8image = tf.transpose(depth_major, [1, 2, 0])
return result
distorted_inputs()
使用您的新数据集:def distorted_inputs(data_dir, batch_size):
"""[...]"""
filenames = ["/tmp/images.bin"] # Or a list of filenames if you
# generated multiple files in step 1.
for f in filenames:
if not gfile.Exists(f):
raise ValueError('Failed to find file: ' + f)
# Create a queue that produces the filenames to read.
filename_queue = tf.train.string_input_producer(filenames)
# Read examples from files in the filename queue.
read_input = read_my_data(filename_queue)
reshaped_image = tf.cast(read_input.uint8image, tf.float32)
# [...] (Maybe modify other parameters in here depending on your problem.)
关于python - 将队列附加到 tensorflow 中的 numpy 数组以获取数据而不是文件?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/38260016/
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