TensorFlow笔记博客:https://blog.csdn.net/xierhacker/article/category/6511974 写入tfrecord文件 import tensorflow as tf # 写入的文件的路径 file_path = '' # 等待写入的数组 list = [] writer = tf.python_io.TFRecordWriter(file_path) example = tf.train.Example(features=tf.train.F…

在使用slim之类的tensorflow自带框架的时候一般默认的数据格式就是TFRecords,在训练的时候使用TFRecords中数据的流程如下:使用input pipeline读取tfrecords文件/其他支持的格式,然后随机乱序,生成文件序列,读取并解码数据,输入模型训练. 如果有一串jpg图片地址和相应的标签:images和labels 1. 生成TFrecords 存入TFRecords文件需要数据先存入名为example的protocol buffer,然后将其serialize成…

python读取CSV文件   python中有一个读写csv文件的包,直接import csv即可.利用这个python包可以很方便对csv文件进行操作,一些简单的用法如下. 1. 读文件 csv_reader = csv.reader(open('data.file', encoding='utf-8')) for row in csv_reader: print(row) 例如有如下的文件 输出结果如下 ['0.093700','0.139771','0.062774','0.007698…

前言在跑通了官网的mnist和cifar10数据之后,笔者尝试着制作自己的数据集,并保存,读入,显示. TensorFlow可以支持cifar10的数据格式, 也提供了标准的TFRecord 格式,而关于 tensorflow 读取数据, 官网提供了3中方法 1 Feeding: 在tensorflow程序运行的每一步, 用python代码在线提供数据 2 Reader : 在一个计算图(tf.graph)的开始前,将文件读入到流(queue)中 3 在声明tf.variable变量或numpy…

内容概要: 单一数据读取方式: 第一种:slice_input_producer() # 返回值可以直接通过 Session.run([images, labels])查看,且第一个参数必须放在列表中,如[...] [images, labels] = tf.train.slice_input_producer([images, labels], num_epochs=None, shuffle=True) 第二种:string_input_producer() # 需要定义文件读取器,然后通过…

python操作csv,现在很多都用pandas包了,不过python还是有一个原始的包可以直接操作csv,或者excel的,下面举个例子说明csv读写csv文件的方法: import os import csv from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import time def generate_csv(): path = r"F:\工作文件\达芬奇项目\image_82_83 #这里open一个路径,向这个文件中写入数据…

1. Tensorflow高效流水线Pipeline 2. Tensorflow的数据处理中的Dataset和Iterator 3. Tensorflow生成TFRecord 4. Tensorflow的Estimator实践原理 1. 前言 TFRecord是TensorFlow官方推荐使用的数据格式化存储工具,它不仅规范了数据的读写方式,还大大地提高了IO效率. 2. TFRecord原理步骤 TFRecord内部使用了"Protocol Buffer"二进制数据编码方案,只要生成…

import os import json def get_annotation_dict(input_folder_path, word2number_dict): label_dict = {} father_file_list = os.listdir(input_folder_path) for father_file in father_file_list: full_father_file = os.path.join(input_folder_path, father_file)…

with open(xxx,'r,coding='utf-8') as f:   #打开文件赋值给F ,并且执行完了之后不需要 f.close(). 在Python 2.7 及以后,with又支持同时对多个文件的上下文进行管理,即:with open('log1') as obj1, open('log2') as obj2: f.tell          #获取指针位置 f.seek(1)   #调整指针位置 f.write()     #往文件里面些东西  并切指针到最后 r.read()…

Python读写csv文件 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 前言 逗号分隔值(Comma-Separated Values,CSV,有时也称为字符分隔值,因为分隔字符也可以不是逗号),其文件以纯文本形式存储表格数据(数字和文本).纯文本意味着该文件是一个字符序列,不含必须像二进制数字那样被解读的数据.CSV文件由任意数目的记录组成,记录间以某种换行符分隔:每条记录由字段组成,字段间的分隔符是其它字符或字符串,最常见的是逗号或制表符.通常,所有记录都有完全相同的字段序列.…