tensorflow将图片保存为tfrecord和tfrecord的读取方式-猿码集

1. 将图片保存为tfrecord

1.1 安装TensorFlow

首先，我们需要安装TensorFlow库。您可以根据您的操作系统和Python版本选择不同的安装方式。可以在TensorFlow官方网站上找到详细的安装指南。

1.2 导入所需的库

在编写保存图片为tfrecord文件的代码之前，我们需要导入一些必要的库，包括TensorFlow和其他相关库。


import tensorflow as tf
import os
import glob
import cv2

1.3 设置参数

在保存图片为tfrecord之前，我们需要设置一些参数，如图片文件夹路径、保存tfrecord文件的路径和名称等。


image_folder = 'path_to_image_folder'
output_path = 'path_to_tfrecord'
tfrecord_name = 'images.tfrecord'

1.4 读取图片并编码

我们从指定的图片文件夹中读取图片，并将其编码为二进制形式。这将有助于加快保存过程。


def encode_image(image_path):
    image = cv2.imread(image_path)
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    _, encoded_image = cv2.imencode('.jpg', image)
    return encoded_image.tostring()

要注意的是，我们使用OpenCV库来读取和处理图片。您可以根据您的需要选择不同的库来完成这个任务。

1.5 创建tfrecord文件并写入数据

接下来，我们将创建一个tfrecord文件，并将编码后的图片数据写入其中。


def write_to_tfrecord(output_path, tfrecord_name):
    writer = tf.io.TFRecordWriter(os.path.join(output_path, tfrecord_name))
    
    image_paths = glob.glob(os.path.join(image_folder, '*.jpg'))
    for image_path in image_paths:
        image_encoded = encode_image(image_path)
        
        example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
            'image': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[image_encoded]))
        }))
        
        writer.write(example.SerializeToString())
    
    writer.close()

在上述代码中，我们利用tf.train.Example和tf.train.Feature来构建一个example，并将编码后的图片数据存储在其中。最后，我们将example序列化并写入tfrecord文件中。

2. 读取tfrecord文件

2.1 设置参数

在读取tfrecord文件之前，我们需要设置一些参数，如tfrecord文件的路径和名称等。

tfrecord_path = 'path_to_tfrecord/images.tfrecord'

2.2 定义解析函数

在读取tfrecord文件之前，我们需要定义一个解析函数来解析tfrecord文件中的数据。在这个函数中，我们可以根据需要提取和处理特定的信息。


def parse_tfrecord(tfrecord):
    features = {
        'image': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string),
    }
    parsed_record = tf.io.parse_single_example(tfrecord, features)
    return parsed_record['image']

在上述代码中，我们定义了一个解析函数parse_tfrecord，它接受一个tfrecord作为输入，并从中提取了'image'特征。

2.3 读取tfrecord文件

现在，我们可以使用tf.data.TFRecordDataset来读取tfrecord文件，并将解析函数应用于每个tfrecord。


def read_tfrecord(tfrecord_path):
    dataset = tf.data.TFRecordDataset(tfrecord_path)
    dataset = dataset.map(parse_tfrecord)
    return dataset

在上述代码中，我们使用tf.data.TFRecordDataset来加载tfrecord文件，并使用map函数将解析函数应用于每个tfrecord。最后，我们将得到一个tf.data.Dataset对象，它可以被用于训练或评估模型。

总结

本文介绍了如何将图片保存为tfrecord文件，并展示了如何读取tfrecord文件。通过将图片保存为tfrecord文件，可以更高效地加载和处理大量的图片数据，这在训练深度学习模型时非常有用。

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