tensorflow 2.0 學習筆記&手工翻譯 tf.io

 

tf.io下的API

tf.io.decode_and_crop_jpeg

解碼並裁剪JPEG編碼的圖像成 uint 8 張量。

別名：

• tf.compat.v1.image.decode_and_crop_jpeg
• tf.compat.v1.io.decode_and_crop_jpeg
• tf.compat.v2.image.decode_and_crop_jpeg
• tf.compat.v2.io.decode_and_crop_jpeg
• tf.image.decode_and_crop_jpeg

tf.io.decode_and_crop_jpeg(
    contents, #字符類型的張量，其內容是要解碼的jpeg編碼的圖像
    crop_window, int32型張量，
    channels=0,  
'''
channels指示解碼圖像的所需顏色通道數
可選數值爲
0:使用JPEG編碼圖像中的頻道數
1:輸出灰度圖像
3:輸出RGB圖像    
'''
    ratio=1,
'''
ratio永遠將圖片進行比例縮小，可選數值爲 1,2,4,8
因爲是選擇性解碼，所以此時縮小會比之後所耗時間更短
'''

#下面這些一般很少用到
    fancy_upscaling=True,#是否採用速度較慢但色面尺度效果更好的策略
    try_recover_truncated=False,#是否從截斷的輸入中恢復圖像
    acceptable_fraction=1,#接受截斷輸入之前所需的最小行數。
    dct_method='',#字符串指定用於解壓縮的算法，有效值爲 ["INTEGER_FAST", "INTEGER_ACCURATE"]
    name=None #給這一步起個名字
)

tf.io.decode_base64

解碼web安全的base 64編碼字符串。

別名:

• tf.compat.v1.decode_base64
• tf.compat.v1.io.decode_base64
• tf.compat.v2.io.decode_base64

tf.io.decode_base64(
    input,# base64編碼的字符串，Web安全意味着輸入必須使用-and_而不是+和/。
    name=None #給這一步起個名字
)

tf.io.decode_bmp

將BMP編碼圖像的第一幀解碼爲uint 8張量。

別名:

• tf.compat.v1.image.decode_bmp
• tf.compat.v1.io.decode_bmp
• tf.compat.v2.image.decode_bmp
• tf.compat.v2.io.decode_bmp
• tf.image.decode_bmp

tf.io.decode_bmp(
    contents,
    channels=0,
'''
指示解碼圖像的所需顏色通道數。
0：使用BMP編碼圖像中的通道數.
3：輸出RGB圖像。
4：輸出RGBA圖像。
'''
    name=None #給操作起個名字
)

tf.io.decode_compressed

解壓字符串

別名：

• tf.compat.v1.decode_compressed
• tf.compat.v1.io.decode_compressed
• tf.compat.v2.io.decode_compressed

'''
解壓縮字節輸入張量中的每一個元素
並且輸出 與輸入張量相同shape，每個元素包含來自對應元素的解壓縮數據
'''
tf.io.decode_compressed(
    bytes,
    compression_type='',
    #可選的字符串。默認爲“。包含(I)空字符串(不壓縮)、(Ii)“ZLIB”或(Iii)“GZIP”的標量。
    name=None #給操作起個別名
)

tf.io.decode_csv

將csv格式轉換成張量，每一列映射爲一個張量

別名：

• tf.compat.v2.io.decode_csv

tf.io.decode_csv(
    records,
    #字符串類型的張量。每個字符串都是CSV中的一個記錄/行，所有記錄都應該具有相同的格式。
    record_defaults,
    '''
    具有特定類型的張量對象 列表。
    可接受的類型有Float 32、Float 64、int 32、int 64、string。
    輸入記錄的每列都有一個張量，如果需要該列，則爲該列提供標量默認值或空向量。
    '''
    field_delim=',',
    #字符分隔符，用於分隔記錄中的字段
    use_quote_delim=True,
    #如果爲false，則將雙引號視爲字符串字段中的常規字符
    na_value='',
    #要識別爲NA/NaN的附加字符串
    select_cols=None,
    #要選擇的列索引的可選排序列表。如果指定，則只解析和返回此列的子集。
    name=None
    #給操作起個別名
)

返回：
張量對象的列表。具有與Record_Default相同的類型。每個張量的形狀與記錄相同