問題タブ [tfrecord]

jpeg 画像のディレクトリであるトレーニング データと、ファイル名と関連するカテゴリ ラベルを含む対応するテキスト ファイルがあります。tensorflow のドキュメントで説明されているように、このトレーニング データを tfrecords ファイルに変換しようとしています。私はこれを機能させるためにかなりの時間を費やしましたが、リーダーのいずれかを使用して jpeg ファイルを読み取り、それらを tfrecordwriter を使用して tfrecord に追加する方法を示すテンソルフローの例はありません

TFRecords からすべての例を一度に読み取るにはどうすればよいですか?

私は、 fully_connected_readerの例のメソッドでtf.parse_single_example与えられたものと同様のコードを使用して、個々の例を読み取るために使用してきました。ただし、検証データセット全体に対して一度にネットワークを実行したいので、代わりにそれら全体をロードしたいと考えています。read_and_decode

完全にはわかりませんが、ドキュメントでは、TFRecords ファイル全体を一度にロードするtf.parse_example代わりに使用できることが示唆されているようです。tf.parse_single_example私はこれを機能させることができないようです。機能の指定方法に関係していると推測していますが、機能仕様で複数の例があることをどのように述べているかわかりません。

言い換えれば、次のようなものを使用しようとする私の試み:

機能していません。機能が一度に複数の例を期待していないためだと思います（ただし、よくわかりません）。[これにより、エラーが発生しますValueError: Shape () must have rank 1]

これは一度にすべてのレコードを読み取る適切な方法ですか? その場合、実際にレコードを読み取るには何を変更する必要がありますか? どうもありがとう！

次の形式の txt ファイルに画像とラベルのリストがあります。

ファイル1.jpg 1

ファイル2.jpg 0

ファイル3.jpg 1

file4.jpg 1

ラベルはバイナリです。

画像をラベルのサブディレクトリ (開始モデルのデータ準備で使用) に割り当てずに、単に jpg 画像を読み取るだけで、画像データを TFRecord ファイルに変換するにはどうすればよいですか? テンソルフローの TFRecords チュートリアルを見たことがありますが、画像はすべてテンソル形式で既に構築されているようです。

私は次の解決策を試しました: jpeg 画像のディレクトリを tensorflow の TFRecords ファイルに変換するにはどうすればよいですか?

しかし、うまくいかなかったようです。

私はニューラル ネットワークをトレーニングしていて、いくつかのエポックのすべてのトレーニング データを正常に実行しました。しかし、次のように tfrecord の破損エラーが突然出ました。

データファイルをもう一度確認したところ、実際にその行で破損していました。しかし、トレーニング コードを実行する前のデータはそのままで、次のコードでデータを読み取っただけです。

データ ファイルが破損した理由と、データ ファイルの整合性を維持するにはどうすればよいかを考えています。