numpy - 带有浮点 numpy 数组的 tensorflow 记录

Question

我想创建 tensorflow 记录来为我的模型提供数据；
到目前为止，我使用以下代码将 uint8 numpy 数组存储为 TFRecord 格式；

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]))


def _floats_feature(value):
  return tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=[value]))


def convert_to_record(name, image, label, map):
    filename = os.path.join(params.TRAINING_RECORDS_DATA_DIR, name + '.' + params.DATA_EXT)

    writer = tf.python_io.TFRecordWriter(filename)

    image_raw = image.tostring()
    map_raw   = map.tostring()
    label_raw = label.tostring()

    example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
        'image_raw': _bytes_feature(image_raw),
        'map_raw': _bytes_feature(map_raw),
        'label_raw': _bytes_feature(label_raw)
    }))        
    writer.write(example.SerializeToString())
    writer.close()

我用这个示例代码阅读的

features = tf.parse_single_example(example, features={
  'image_raw': tf.FixedLenFeature([], tf.string),
  'map_raw': tf.FixedLenFeature([], tf.string),
  'label_raw': tf.FixedLenFeature([], tf.string),
})

image = tf.decode_raw(features['image_raw'], tf.uint8)
image.set_shape(params.IMAGE_HEIGHT*params.IMAGE_WIDTH*3)
image = tf.reshape(image_, (params.IMAGE_HEIGHT,params.IMAGE_WIDTH,3))

map = tf.decode_raw(features['map_raw'], tf.uint8)
map.set_shape(params.MAP_HEIGHT*params.MAP_WIDTH*params.MAP_DEPTH)
map = tf.reshape(map, (params.MAP_HEIGHT,params.MAP_WIDTH,params.MAP_DEPTH))

label = tf.decode_raw(features['label_raw'], tf.uint8)
label.set_shape(params.NUM_CLASSES)

这工作正常。现在我想对我的数组“map”做同样的事情，它是一个浮点 numpy 数组，而不是 uint8，我找不到如何做的例子；
我尝试了函数 _floats_feature，如果我将标量传递给它，它会起作用，但不适用于数组；
使用 uint8 可以通过 tostring() 方法完成序列化；

如何序列化一个 float numpy 数组以及如何读取它？

Answer 1

FloatList和 BytesList期待一个迭代。所以你需要向它传递一个浮点数列表。删除 _float_feature 中多余的括号， IE

def _floats_feature(value):
  return tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=value))

numpy_arr = np.ones((3,)).astype(np.float)
example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={"bytes": _floats_feature(numpy_arr)}))
print(example)

features {
  feature {
    key: "bytes"
    value {
      float_list {
        value: 1.0
        value: 1.0
        value: 1.0
      }
    }
  }
}