用于创建tensorflow tfrecords的库
image2tfrecords的Python项目详细描述
#image2tfrecords
----
将图像转换为tfrecord以符合tensorflow最佳实践：[tensorflow doc link]（https://tensorflow.google.cn/performance/performance\u guide\u input\u pipeline\u optimization）。
支持的平台
*python
*python3
*tensorflow
*1.4
提供一个读取tfrecords文件并返回数据集的类，这样开发人员可以轻松地用图像构建tensorflow程序。
您可以检查"example_cifar10.py"以获取完整代码。
\*目录/tmp/cifar10廑u数据应该是这样的：
```
--train
--train.7z
模块需要以下格式的标签文件：
```
image2class_file:csv文件，其中包含每个图像文件的类名
格式：
filename，class
1.jpg，cat
2.jpg，dog
。，…
必须为csv文件提供有效的头。在tfrecord中使用头来表示数据集特定的信息。我们需要将cifar10标签文件转换为以下格式：
```
从image2tfrecords导入pandas作为pd
。image2tfrecords导入image2tfrecords
cifar10数据目录="/tmp/cifar10数据/train"
cifar10标签="/tmp/cifar10数据/train labels.csv"
对于所需格式，有1个步骤
1。将.png扩展名添加到文件名。
label_csv=pd.read_csv（cifar10_labels）
copy=false）
label_csv["id"]=label_csv["id"]+".png"
modified_label_file="/tmp/cifar10_data/train_labels_ext.csv"
label_csv.to_csv（modified_label_file，index=false）
````
新的标签文件是`/tmp/cifar10_data/train_labels_ext.csv`
\
修改的标签文件，
值大小=0.3，
测试大小=0.1，
数据集名称=cifar10"
img2tf.创建tfrecords（输出目录="/tmp/cifar10数据/tfrecords"）
````
运行后，tfrecords文件将位于：`/tmp/cifar10数据/tfrecords`，it会是这样的：
````
-rw-rw-r--1 scott scott 169 12月21日10:57 cifar10-u摘要。json
-rw-rw-r--1 scott scott 2.3m 12月21日10:57 cifar10-u测试00001-of-00005。tfrecord
-rw-r--1 scott scott 2.3m 12月21日10:57 cifar10-u测试00002-of-00005。tfrecord
-rw-rw-r--1 scott scott scott scott scott2.4M 12月21日10:57 cifar10-u test_-of-00005。tfrecord
-rw-rw-r--1 scott scott 2.5m 12月21日10:57 cifar10-u test_-of-00005。tfrecord
-rw-rw-r--1 scott scott scott 2.3m 12月21日10:57 cifar10-u test_-of-00005。tfrecord
-rw-rw-r--1 scott scott scott 14M 12月21日10:56cifar10_列00001-of-00005。tfrecord
-rw-rw-r--1 scott scott 14m 12月21日10:56 cifar10_列00002-of-00005。tfrecord
-rw-rw-r--1 scott scott 15m 12月21日10:56 cifar10_列00003-of-00005。tfrecord
-rw-r--1 scott scott 15m 12月21日10:56 cifar10_列00004-of-00005.tfrecord
-rw-rw-r--1 scott scott 14m 12月21日10:57 cifar10-u列/00005.tfrecord
-rw-rw-r--1 scott scott 6.8m 12月21日10:57 cifar10-u验证/00005.tfrecord
-rw-rw-r--1 scott scott 6.9m 12月21日10:57 cifar10-u验证/00002.tfrecord
-rw-rw-r--1斯科特7.1M 12月21日10:57 CIFAR10-U验证00003-OF-00005。tfrecord
-rw-rw-r--1斯科特7.4M 12月21日10:57 CIFAR10-of-00005。tfrecord
-rw-rw-r--1斯科特6.9M 12月21日10:57 CIFAR10-of-00005。tfrecord
-rw-rw-r--1斯科特95 12月21日10:57labels.csv
```
"cifar10"）
num_class=len（image_dataset.labels_df）
val_split=image_dataset.get_split（"validation"）
val_images，u，val_labels=batch_and_process（val_split，num_class）
````
在获取tensorflow数据集之后。最常见的做法是将其传递给"datasetdataprovider"，然后从这个"datasetdataprovider"获取数据。
```
dataprovider=slim.data set\u dataprovider.datasetdataprovider（
data\u set，
common\u queue\u capacity=64，
common_queue_min=32，
num_epochs=1，shuffle=false）
image_raw，label，u=data_provider.get（['image'，'label'，'filename']）
`````
api入侵
----
将图像转换为tfrecord以符合tensorflow最佳实践：[tensorflow doc link]（https://tensorflow.google.cn/performance/performance\u guide\u input\u pipeline\u optimization）。
支持的平台
*python
*python3
*tensorflow
*1.4
提供一个读取tfrecords文件并返回数据集的类，这样开发人员可以轻松地用图像构建tensorflow程序。
您可以检查"example_cifar10.py"以获取完整代码。
\*目录/tmp/cifar10廑u数据应该是这样的：
```
--train
--train.7z
模块需要以下格式的标签文件：
```
image2class_file:csv文件，其中包含每个图像文件的类名
格式：
filename，class
1.jpg，cat
2.jpg，dog
。，…
必须为csv文件提供有效的头。在tfrecord中使用头来表示数据集特定的信息。我们需要将cifar10标签文件转换为以下格式：
```
从image2tfrecords导入pandas作为pd
。image2tfrecords导入image2tfrecords
cifar10数据目录="/tmp/cifar10数据/train"
cifar10标签="/tmp/cifar10数据/train labels.csv"
对于所需格式，有1个步骤
1。将.png扩展名添加到文件名。
label_csv=pd.read_csv（cifar10_labels）
copy=false）
label_csv["id"]=label_csv["id"]+".png"
modified_label_file="/tmp/cifar10_data/train_labels_ext.csv"
label_csv.to_csv（modified_label_file，index=false）
````
新的标签文件是`/tmp/cifar10_data/train_labels_ext.csv`
\
修改的标签文件，
值大小=0.3，
测试大小=0.1，
数据集名称=cifar10"
img2tf.创建tfrecords（输出目录="/tmp/cifar10数据/tfrecords"）
````
运行后，tfrecords文件将位于：`/tmp/cifar10数据/tfrecords`，it会是这样的：
````
-rw-rw-r--1 scott scott 169 12月21日10:57 cifar10-u摘要。json
-rw-rw-r--1 scott scott 2.3m 12月21日10:57 cifar10-u测试00001-of-00005。tfrecord
-rw-r--1 scott scott 2.3m 12月21日10:57 cifar10-u测试00002-of-00005。tfrecord
-rw-rw-r--1 scott scott scott scott scott2.4M 12月21日10:57 cifar10-u test_-of-00005。tfrecord
-rw-rw-r--1 scott scott 2.5m 12月21日10:57 cifar10-u test_-of-00005。tfrecord
-rw-rw-r--1 scott scott scott 2.3m 12月21日10:57 cifar10-u test_-of-00005。tfrecord
-rw-rw-r--1 scott scott scott 14M 12月21日10:56cifar10_列00001-of-00005。tfrecord
-rw-rw-r--1 scott scott 14m 12月21日10:56 cifar10_列00002-of-00005。tfrecord
-rw-rw-r--1 scott scott 15m 12月21日10:56 cifar10_列00003-of-00005。tfrecord
-rw-r--1 scott scott 15m 12月21日10:56 cifar10_列00004-of-00005.tfrecord
-rw-rw-r--1 scott scott 14m 12月21日10:57 cifar10-u列/00005.tfrecord
-rw-rw-r--1 scott scott 6.8m 12月21日10:57 cifar10-u验证/00005.tfrecord
-rw-rw-r--1 scott scott 6.9m 12月21日10:57 cifar10-u验证/00002.tfrecord
-rw-rw-r--1斯科特7.1M 12月21日10:57 CIFAR10-U验证00003-OF-00005。tfrecord
-rw-rw-r--1斯科特7.4M 12月21日10:57 CIFAR10-of-00005。tfrecord
-rw-rw-r--1斯科特6.9M 12月21日10:57 CIFAR10-of-00005。tfrecord
-rw-rw-r--1斯科特95 12月21日10:57labels.csv
```
"cifar10"）
num_class=len（image_dataset.labels_df）
val_split=image_dataset.get_split（"validation"）
val_images，u，val_labels=batch_and_process（val_split，num_class）
````
在获取tensorflow数据集之后。最常见的做法是将其传递给"datasetdataprovider"，然后从这个"datasetdataprovider"获取数据。
```
dataprovider=slim.data set\u dataprovider.datasetdataprovider（
data\u set，
common\u queue\u capacity=64，
common_queue_min=32，
num_epochs=1，shuffle=false）
image_raw，label，u=data_provider.get（['image'，'label'，'filename']）
`````
api入侵
欢迎加入QQ群-->： 979659372
