TFRecord作為tensorflow中廣泛使用的數(shù)據(jù)格式，它跨平臺(tái)，省空間，效率高。因?yàn)?Tensorflow開發(fā)者眾多，統(tǒng)一訓(xùn)練時(shí)數(shù)據(jù)的文件格式是一件很有意義的事情，也有助于降低學(xué)習(xí)成本和遷移成本。

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但是TFRecord數(shù)據(jù)是二進(jìn)制格式，沒(méi)法直接查看。因此，如何能夠方便的查看TFRecord格式和數(shù)據(jù)，就顯得尤為重要了。

為什么需要查看TFReocrd數(shù)據(jù)？首先我們先看下常規(guī)的寫入和讀取TFRecord數(shù)據(jù)的關(guān)鍵過(guò)程。

# 1. 寫入過(guò)程
# 一張圖片，我寫入了其內(nèi)容，label，長(zhǎng)和寬幾個(gè)信息
tf_example = tf.train.Example(
    features=tf.train.Features(feature={
      'encoded': bytes_feature(encoded_jpg),
      'label': int64_feature(label),
      'height': int64_feature(height),
      'width': int64_feature(width)}))
# 2. 讀取過(guò)程
# 定義解析的TFRecord數(shù)據(jù)格式
def _parse_image(example_proto):
   features = {'encoded':tf.FixedLenFeature((),tf.string),
  'label': tf.FixedLenFeature((), tf.int64),
  'height': tf.FixedLenFeature((), tf.int64),
  'width': tf.FixedLenFeature((), tf.int64)
}
return tf.parse_single_example(example_proto, features)
 
# TFRecord數(shù)據(jù)按照Feature解析出對(duì)應(yīng)的真實(shí)數(shù)據(jù)
ds = ds.map(lambda x : _parse_image(x), num_parallel_calls=4)

當(dāng)前名稱：TFRecord文件查看包含的所有Features代碼-創(chuàng)新互聯(lián)
分享地址：http://aaarwkj.com/article32/ggcsc.html

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