從多個(gè)tfrecord文件中無限讀取文件的例子
更新時(shí)間：2020年02月17日 10:56:24 作者：古月光軍001
今天小編就為大家分享一篇從多個(gè)tfrecord文件中無限讀取文件的例子，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
原來在一本書上看到過，從多個(gè)tfrecord文件中讀取數(shù)據(jù)的方法，今天想用在網(wǎng)上找了一下，現(xiàn)在記錄一下，免得自己以后忘記了又不好找，
tfrecord_file_path = '/train/*.tfrecords'#train是存放tfrecord的文件夾
filename_queue = tf.train.string_input_producer(
tf.train.match_filenames_once(tfrecord_file_path),
shuffle=True, num_epochs=None) #None表示沒喲限制
reader = tf.TFRecordReader()
_, serialized_example = reader.read(filename_queue) #返回文件名和文件
features = tf.parse_single_example(serialized_example,
features={XXXXXXX}) #取出XXXXXXX
以上這篇從多個(gè)tfrecord文件中無限讀取文件的例子就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
相關(guān)文章
高斯噪聲既是符合高斯正態(tài)分布的誤差,一些情況下我們需要向標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)中加入合適的高斯噪聲會(huì)讓數(shù)據(jù)變得有一定誤差而具有實(shí)驗(yàn)價(jià)值,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于利用python3如何給數(shù)據(jù)添加高斯噪聲的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下2022-03-03
本文深入探討了PyTorch中Autograd的核心原理和功能,從基本概念、Tensor與Autograd的交互,到計(jì)算圖的構(gòu)建和管理,再到反向傳播和梯度計(jì)算的細(xì)節(jié),最后涵蓋了Autograd的高級(jí)特性2024-01-01
這篇文章主要介紹了Python寫的貪吃蛇游戲例子,練手作品,又好玩又可以學(xué)到東西,需要的朋友可以參考下2014-06-06
使用python實(shí)現(xiàn)CNN-GRU故障診斷的代碼示例
這篇文章主要給大家詳細(xì)介紹了如何使用python實(shí)現(xiàn)CNN-GRU故障診斷，文章中有詳細(xì)的代碼示例，具有一定的參考價(jià)值,需要的朋友可以參考下2023-07-07
Python補(bǔ)齊字符串長(zhǎng)度的實(shí)例
今天小編就為大家分享一篇Python補(bǔ)齊字符串長(zhǎng)度的實(shí)例，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2018-11-11
本篇文章通過一個(gè)小小實(shí)例給大家分析了Python黑帽子取代netcat的過程以及相關(guān)知識(shí)點(diǎn)，對(duì)此有興趣的朋友可以學(xué)習(xí)下。2018-02-02
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了Python之random庫的常用函數(shù)，文中示例代碼介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下，希望能夠給你帶來幫助
2022-02-02 
這篇文章主要介紹了如何利用python實(shí)現(xiàn)蝴蝶曲線，自然界的很多現(xiàn)象都可以適當(dāng)?shù)暮?jiǎn)化用代數(shù)曲線和超越曲線來表達(dá)，下面我們就來利用去先畫出小蝴蝶，需要的小伙伴可以參考一下
2022-03-03 
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了Python實(shí)現(xiàn)雙向鏈表基本操作，文中示例代碼介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下
2022-05-05