如何详细解析tf.TFRecordReader()函数的使用方法?
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本文共计323个文字,预计阅读时间需要2分钟。
读取tfrecord数据,首先需要使用tf.train.string_input_producer生成解析序列,然后调用tf.TFRecordReader的tf.parse_single_example解析器。
读取tfrecord数据
从TFRecords文件中读取数据, 首先需要用tf.train.string_input_producer生成一个解析队列。之后调用tf.TFRecordReader的tf.parse_single_example解析器。
如下图:
解析器首先读取解析队列,返回serialized_example对象,之后调用tf.parse_single_example操作将Example协议缓冲区(protocol buffer)解析为张量。
简单来说,一旦生成了TFRecords文件,接下来就可以使用队列(queue)读取数据了。
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读取tfrecord数据,首先需要使用tf.train.string_input_producer生成解析序列,然后调用tf.TFRecordReader的tf.parse_single_example解析器。
读取tfrecord数据
从TFRecords文件中读取数据, 首先需要用tf.train.string_input_producer生成一个解析队列。之后调用tf.TFRecordReader的tf.parse_single_example解析器。
如下图:
解析器首先读取解析队列,返回serialized_example对象,之后调用tf.parse_single_example操作将Example协议缓冲区(protocol buffer)解析为张量。
简单来说,一旦生成了TFRecords文件,接下来就可以使用队列(queue)读取数据了。

