Получение путей из файла .tfrecords в тензорном потоке

Question

Можно ли получить пути к записям (элементам данных) из файла .tfrecord? Например, чтобы получить общее количество записей, мы можем использовать tf.python_io.tf_record_iterator .

Например Если у меня есть 100 необработанных изображений, и я преобразовал их в формат .tfrecords. Теперь я могу загрузить их в свою модель тензорного потока, чтобы получить к ним доступ. Есть ли способ получить доступ к расположению диска (пути) этих изображений с помощью .tfrecords?

Answer 1

Когда вы создаете файл tfrecord из пакета изображений, это означает, что данные из этих изображений сохраняются в файле tfrecord в байтовом формате.Вы можете сохранить путь исходного изображения к файлу tfrecord, например:

def image_example(image_string, label, path):

    feature = {
        'label': _int64_feature(label),
        'image_raw': _bytes_feature(image_string),
        'path': _bytes_feature(path),
    }

    return tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature=feature))