Ниже приведен фрагмент кода генерации файла tfrecord, после которого я не могу написать функцию для извлечения этих значений с применением Padding в X & OneHot в Y и наряду с эпохальной и пакетной итерацией в тензорном потоке с python.
def _int64_feature(value):
return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=value))
writer = tf.python_io.TFRecordWriter('example.tfrecord')
xlist = [[1,2,3],[2,4]]
ylist = [[0,4],[1]]
if len(xlist) == len(ylist):
for index,_ in enumerate(xlist):
feature = {'x': _int64_feature(xlist[index]),
'y': _int64_feature(ylist[index])}
example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature=feature))
writer.write(example.SerializeToString())
writer.close()
Выше снимка представлены преобразованные данные, которые будут переданы в модель CNN с тензорным потоком.