Я пытаюсь использовать API tf.data для чтения файла TFRecord.
import tensorflow as tf
from PIL import Image
import numpy as np
import os
def train_input_fn():
filenames = ["mytrain.tfrecords"]
dataset = tf.data.TFRecordDataset(filenames)
def parser(record):
keys_to_features = {
"image_data": tf.FixedLenFeature((), tf.string, default_value=""),
"date_time": tf.FixedLenFeature((), tf.int64, default_value=""),
"label": tf.FixedLenFeature((), tf.int64,
default_value=tf.zeros([], dtype=tf.int64)),
}
parsed = tf.parse_single_example(record, keys_to_features)
image = tf.decode_jpeg(parsed["image_data"])
image = tf.reshape(image, [128, 128, 3])
label = tf.cast(parsed["label"], tf.int32)
return {"image_data": image, "date_time": parsed["date_time"]}, label
dataset = dataset.map(parser)
dataset = dataset.shuffle(buffer_size=10000)
dataset = dataset.batch(32)
dataset = dataset.repeat(1)
iterator = dataset.make_one_shot_iterator()
features, labels = iterator.get_next()
return features, labels
output = train_input_fn()
init_op = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init_op)
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(coord = coord)
for i in range(230):
image, label = sess.run(output)
img = Image.fromarray(image, 'RGB')
img.save(cwd+str(i) + '_''Label_'+str(l)+'.jpg')
print(image, label)
coord.request_stop()
coord.join(threads)
Traceback (последний вызов был последним): файл "E: /Tensorflow/Wenshan_Cai_Nanoletters/tf_data.py", строка34, в output = train_input_fn () Файл "E: /Tensorflow/Wenshan_Cai_Nanoletters/tf_data.py", строка 25, в train_input_fn Ошибка типа: ожидаемый тип int64, вместо него получен тип 'str'.