T 5

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class tf.io.TFRecordWriter

• __init__

__init__(
    path,
    options=None
)

path： 写入文件路径；
options： (可选）指定压缩类型TFRecordCompressionType，或TFRecordOptions对象的字符串 。

• 示例

writer = tf.io.TFRecordWriter("/path/output.tfrecords")

• close

#关闭文件
writer.close()

• flush

#刷新文件
writer.flush()

• write

#写入文件
writer.write(example_str)

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tf.train.string_input_producer

• 用法

#输出字符串到一个输入管道队列
tf.train.string_input_producer(
    string_tensor,
    num_epochs=None,
    shuffle=True,
    seed=None,
    capacity=32,
    shared_name=None,
    name=None,
    cancel_op=None
)

string_tensor： 1-D字符串张量；

• 示例

filename_queue = tf.train.string_input_producer(
    "/path/output.tfrecords")

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tf.TRRecordReader

• __init__

__init__(
    name=None,
    options=None
)

• 示例

reader = tf.TFRecordReader()

• read

#从文件中读出一个样例
read(
    queue,
    name=None
)

queue： 队列；

serialized_example = reader.read(filename_queue)

• read_up_to

#从文件中一次性读取多个样例
read_up_to(
    queue,
    num_records,
    name=None
)

num_records： 要读取的记录数；

• TFRecordDataset（新版本）

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tf.parse_single_example

• 用法

#解析读入一个样例。多个样例，可以使用parse_example
parse_single_example(
    serialized,
    features,
    name=None,
    example_names=None
)

serialized：一个标量字符串张量，单个序列化的例子；
features：一个 dict，映射功能键到 FixedLenFeature 或 VarLenFeature值；
name：此操作的名称（可选）；
example_names:(可选）标量字符串张量，关联的名称；

• 示例

features = tf.parse_single_example(
    serializerd_example,
    features={
        'data_bytes': tf.FixedLenFeature([], tf.string),
        'data_int': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
        'data_float': tf.FixedLenFeature([], tf.float32),
    }
)

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tf.decode_raw

• 用法

decode_raw(
    bytes,
    out_type,
    little_endian=True,
    name=None
)

bytes： 要解析的字符串；
out_type： 解析原先的格式；

• 示例

image = tf.decode_raw(features['image_raw'], tf.uint8)

• tf.cast

label = tf.cast(features['label'], tf.int32)

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