TensorFLow 不同大小图片的TFrecords存取实例

1. TFrecords简介

TFrecords是TensorFlow官方推荐的一种用于存储大型数据集的格式。它是一种二进制文件格式，能够有效地存储和读取大型的训练数据，提高数据读取的速度和效率。

2. 创建TFrecords文件

2.1 导入所需库

首先，我们需要导入必要的库，包括TensorFlow和其他辅助库。

import tensorflow as tf
import os
import glob
from PIL import Image

2.2 定义函数

我们需要定义一个函数来将图片转换为TFrecords格式的数据。

def image_to_tfexample(image, label):
    return tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
        'image': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[image])),
        'label': tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[label]))
    }))

2.3 创建TFrecords文件

接下来，我们将创建一个TFrecords文件，并将图片数据转换成TFrecords格式后写入文件。

def create_tfrecords(image_folder, tfrecords_filename):
    writer = tf.io.TFRecordWriter(tfrecords_filename)
    images = glob.glob(os.path.join(image_folder, '*.jpg'))
    for image_file in images:
        image = Image.open(image_file)
        image = image.resize((128, 128))
        image = image.convert('L')
        image = image.tobytes()
        label = 0  # 假设所有图片的标签都为0
        tf_example = image_to_tfexample(image, label)
        writer.write(tf_example.SerializeToString())
    writer.close()

3. 读取TFrecords文件

3.1 定义函数

我们需要定义一个函数来解析TFrecords文件中的数据。

def parse_tfexample(example_proto):
    features = {
        'image': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string),
        'label': tf.io.FixedLenFeature([], tf.int64)
    }
    parsed_features = tf.io.parse_single_example(example_proto, features)
    image = tf.io.decode_raw(parsed_features['image'], tf.uint8)
    image = tf.reshape(image, [128, 128, 1])
    image = tf.image.convert_image_dtype(image, tf.float32)
    label = parsed_features['label']
    return image, label

3.2 读取TFrecords文件

接下来，我们将读取TFrecords文件，并解析出其中的图片数据和标签。

def read_tfrecords(tfrecords_filename):
    dataset = tf.data.TFRecordDataset(tfrecords_filename)
    dataset = dataset.map(parse_tfexample)  # 解析TFrecords文件中的数据
    return dataset

4. 使用TFrecords文件

当TFrecords文件创建好并且读取完毕后，我们可以使用这些数据进行模型训练或其它操作。

tfrecords_filename = 'data.tfrecords'
image_folder = 'images'
create_tfrecords(image_folder, tfrecords_filename)
dataset = read_tfrecords(tfrecords_filename)
# 进行模型训练或其它操作

5. 总结

TFrecords是一种高效存储大型数据集的格式，可以提高数据读取的速度和效率。本文介绍了如何使用TensorFlow创建和读取TFrecords文件，并提供了相应的代码示例。通过使用TFrecords文件，我们可以更好地管理和处理大规模的训练数据。