Tensorflow以CASIA-Webface爲例子讀取tfrecords數據數據

1 介紹

本文利用Tensorflow以CASIA-Webface爲例子讀取tfrecords數據數據。

2 導入包

 

import mxnet as mx

import argparse

import PIL.Image

import io

import numpy as np

import cv2

import tensorflow as tf

import os

3 主函數

 

 

if __name__ == '__main__':
    args = parse_args()
    config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)
    sess = tf.Session(config=config)
    # training datasets api config
    tfrecords_f = os.path.join(args.tfrecords_file_path, 'tran.tfrecords')
    dataset = tf.data.TFRecordDataset(tfrecords_f)
    dataset = dataset.map(parse_function)
    #隊列緩衝區長度30000，並且打亂順序
    dataset = dataset.shuffle(buffer_size=30000)
    #這樣每次迭代就是32張圖片
    dataset = dataset.batch(32)
    iterator = dataset.make_initializable_iterator()
    next_element = iterator.get_next()
    # begin iteration
    for i in range(1000):
        sess.run(iterator.initializer)
        while True:
            try:
                images, labels = sess.run(next_element)
                plt.imshow(images[0])
                fig = plt.gcf()
                plt.show()
                fig.savefig('test.jpg')
            except tf.errors.OutOfRangeError:
                print("End of dataset")

 

 

4 解析函數

      

def parse_function(example_proto):
    features = {'image_raw': tf.FixedLenFeature([], tf.string),
                'label': tf.FixedLenFeature([], tf.int64)}
    features = tf.parse_single_example(example_proto, features)
    # You can do more image distortion here for training data
    img = tf.image.decode_jpeg(features['image_raw'])
    img = tf.reshape(img, shape=(112, 112, 3))
    r, g, b = tf.split(img, num_or_size_splits=3, axis=-1)
    img = tf.concat([b, g, r], axis=-1)
    img = tf.cast(img, dtype=tf.float32)
    #歸一化
    img = tf.subtract(img, 127.5)
    img = tf.multiply(img,  0.0078125)
    #一些圖像增強操作
    img = tf.image.random_flip_left_right(img)
    label = tf.cast(features['label'], tf.int64)
    return img, label

 

5 關於數據

本文例子中用到CASIA-Webface的tfrecords數據

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