首先简要介绍了下TFRecord格式以及内部实现protobuf协议,然后基于TFRecord格式,对MNIST数据集转换成TFRecord格式,写入本地磁盘文件,再从磁盘文件读取,通过pyplot模块现实在界面上,效果图如下: TFRecord和Protobuf协议简介 TFRecord是谷歌专门为Tensorflow打造的一种存储格式,基于protobuf协议实现,也是谷歌推荐的,一个主要原因...
创建TF数据集描述符. 当TFRecord格式的数据集创建完成之后,就可以很容易的就定义一个Slim数据集了,Slim 数据集存储的是指向数据文件的指针以及各种其他元数据,例如类标签,火车/测试拆分以及如何解析 TFExample原型等。 官网上已经发布了Cifar10,ImageNet,Flowers和MNIST的TF-Slim数据集描述符。 下面是一个TF-Slim中...
进入models/research/object_detection/dataset_tools/目录,里面存放各种数据存放方式的转换文件,本文以create_pascal_tf_record.py为例。 运行方式:参数分别表示数据集位置、年份(其中前两个组合为一个路径且不可省略),最后一个参数表示生成文件的位置及名称。目录文件如下图所示(符合该结构即可): python create_pascal...
将voc_2007 格式的文件转换为 tfrecord 格式 voc文件指什么 VOC格式的数据集 说明 VOC格式是一种图片的标注规范,很多目标检测或者目标分割的算法都会遵循VOC标注规范的数据集,本文档主要以经典VOC2017为例, 介绍VOC格式的数据集的格式与组成. 解压VOC2007数据集后可以看到VOC2007文件夹下有以下5个文件夹: Annotations...
我的label 是npy文件格式,在制作tfrecords时有报错,label 是tensor格式,而期望的是int格式,所以就用了tf.cast()但是还是报一样的错,我该用什么函数将tensor转int呢? 2017-06-29 回复喜欢 推荐阅读 TFRecord - TensorFlow 官方推荐的数据格式 老宋聊AI发表于NLP与深... TensorFlow直接读取图片和读写TFR...
简介:TF之VGG系列:利用预先编制好的脚本data_convert .py文件将图片格式转换为tfrecord 格式 转换代码 python data_convert2tfrecord.py -t pic/ \ --train-shards 2 \ --validation-shards 2 \ --num-threads 2 \ --dataset-name …… 转换后的结果 ...
exit(main(argv)) File "D:/i2mago/0a/voc转tfrecord.py", line 177, in main run(dataset_dir, output_dir, name) File "D:/i2mago/0a/voc转tfrecord.py", line 154, in run with tf.python_io.TFRecordWriter(tf_filename) as tfrecord_writer: File "D:\Python37\lib\site-packages\...
根据Tensorflow官方整理的Imagenet的数据集,已经转换成TFRecord格式。 自己整理的话需要500G以上硬盘空间,大约两天的时间。整理完成后已完成训练测试,请放心使用。 https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim#an-automated-script-for-processing-imagenet-data 下载链接在附件,大约需要132G硬盘空间,...
转换代码 python data_convert2tfrecord.py -t pic/ --train-shards 2 --validation-shards 2 --num-threads 2 --dataset-name …… 转换后的结果 1、输出信息结果 INFO:root:2018-09-25 19:31:12.948984: Finished writing all 4800 images in data set. ...
writer = tf.python_io.TFRecordWriter('train.tfrecord') for filepath in filepath_list: label_path = root + filepath.split('/')[-2] + '/label/label.bmp' img = Image.open(filepath) img = img.resize((512, 512)) # 将参数使用UTF-8的编码格式转换成byte[] ...