TensorFlow------读取二进制文件实例:

class CifarRead(object):
'''
完成读取二进制文件,写进tfrecords,读取tfrecords
:param object:
:return:
'''
def __init__(self,filelist):
# 文件列表
self.file_list = filelist # 定义读取的图片的一些属性
self.height = 32
self.width = 32
self.channel = 3
# 二进制文件每张图片的字节
self.label_bytes = 1
self.image_bytes = self.height * self.width * self.channel
self.bytes = self.label_bytes + self.image_bytes def read_and_decode(self):
# 1. 构建文件队列
file_queue = tf.train.string_input_producer(self.file_list) # 2. 构建二进制文件读取器,读取内容,每个样本的字节数
reader = tf.FixedLengthRecordReader(self.bytes) key,value = reader.read(file_queue) # 3. 解码内容,二进制文件内容的解码 label_image包含目标值和特征值
label_image = tf.decode_raw(value,tf.uint8)
print(label_image) # 4.分割出图片和标签数据,特征值和目标值
label = tf.slice(label_image,[0],[self.label_bytes]) image = tf.slice(label_image,[self.label_bytes],[self.image_bytes])
print('---->')
print(image) # 5. 可以对图片的特征数据进行形状的改变 [3072]-->[32,32,3]
image_reshape = tf.reshape(image,[self.height,self.width,self.channel]) print('======>')
print(label)
print('======>') # 6. 批处理数据
image_batch,label_batch = tf.train.batch([image_reshape,label],batch_size=10,num_threads=1,capacity=10) print(image_batch,label_batch) return image_batch,label_batch if __name__ == '__main__':
# 找到文件,构建列表 路径+名字 ->列表当中
file_name = os.listdir(FLAGS.cifar_dir) # 拼接路径 重新组成列表
filelist = [os.path.join(FLAGS.cifar_dir,file) for file in file_name if file[-3:] == 'bin'] # 调用函数传参
cf = CifarRead(filelist)
image_batch,label_batch = cf.read_and_decode() # 开启会话
with tf.Session() as sess:
# 定义一个线程协调器
coord = tf.train.Coordinator() # 开启读文件的线程
threads = tf.train.start_queue_runners(sess,coord=coord) # 打印读取的内容
print(sess.run([image_batch,label_batch])) # 回收子线程
coord.request_stop() coord.join(threads)

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