以下是详细讲解如何构建自己的图片数据集TFrecords的方法：

什么是TFrecords？

TFrecords是Tensorflow官方推荐的一种数据格式，它将数据序列化为二进制文件，可以有效地减少使用内存的开销，提高数据读写的效率。在Tensorflow的实际应用中，TFrecords文件常用来存储大规模的数据集，比如图像数据集、语音数据集、文本数据集等。

构建自己的图片数据集TFrecords的方法

下面，我将详细讲解如何构建自己的图片数据集TFrecords的方法，包括以下几个步骤：

第一步，准备数据

首先，我们需要准备好图片数据集。在准备数据时，可以将图片数据集按照标签归类到不同的文件夹中，并为每个文件夹命名为对应的标签名。例如，我们下载了一个猫狗分类数据集，将猫的图片归类到一个名为“cat”的文件夹中，将狗的图片归类到一个名为“dog”的文件夹中。

第二步，将图片转换为TFrecords格式

第二步，我们将图片转换成TFrecords格式文件。可以使用Tensorflow提供的API来实现将图片转换为TFrecords文件的功能。以下是一个示例代码：

import tensorflow as tf
import os

# 定义函数，将单张图片转换为Example格式
def _image_to_example(image_path, label):
    with tf.io.gfile.GFile(image_path, 'rb') as f:
        image_data = f.read()
    example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
        'image': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[image_data])),
        'label': tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[label]))
    }))
    return example

# 定义函数，将图片文件夹中的所有图片转换为TFrecords格式
def images_to_tfrecords(images_dir, output_file):
    image_extensions = ['.jpg', '.jpeg', '.png']   # 支持的图片格式
    labels = {'cat': 0, 'dog': 1}   # 标签名与标签值的对应关系
    with tf.io.TFRecordWriter(output_file) as writer:
        for label_name, label_value in labels.items():
            image_dir = os.path.join(images_dir, label_name)
            for image_filename in os.listdir(image_dir):
                if os.path.splitext(image_filename)[-1] not in image_extensions:
                    continue
                image_path = os.path.join(image_dir, image_filename)
                example = _image_to_example(image_path, label_value)
                writer.write(example.SerializeToString())

以上代码实现了将单张图片转换为Example格式的函数_image_to_example()和将图片文件夹中的所有图片转换为TFrecords格式的函数images_to_tfrecords()。

在使用images_to_tfrecords()函数时，需要传入两个参数：

• images_dir：包含图片文件夹路径的字符串。
• output_file：生成的TFrecords文件名。

第三步，使用TFrecords进行数据读取

第三步，我们可以使用Tensorflow提供的Dataset API来读取并解析上一步生成的TFrecords文件。以下是一个示例代码：

import tensorflow as tf

# 定义函数，解析单个Example
def _parse_example_fn(example_proto):
    feature_to_type = {
        'image': tf.io.FixedLenFeature([], dtype=tf.string),
        'label': tf.io.FixedLenFeature([], dtype=tf.int64)
    }
    features = tf.io.parse_single_example(example_proto, feature_to_type)
    image = tf.io.decode_jpeg(features['image'])
    label = features['label']
    return {'image': image}, label

# 定义函数，读取TFrecords文件并返回Dataset
def read_tfrecords(tfrecords_file, image_size, batch_size):
    dataset = tf.data.TFRecordDataset(tfrecords_file)
    dataset = dataset.map(_parse_example_fn)
    dataset = dataset.map(lambda x, y: (tf.image.resize(x['image'], image_size), y))   # 图像缩放
    dataset = dataset.shuffle(buffer_size=batch_size*10)    # 打乱顺序
    dataset = dataset.batch(batch_size=batch_size, drop_remainder=True)    # 批次化
    dataset = dataset.prefetch(buffer_size=tf.data.experimental.AUTOTUNE)  # 预读取
    return dataset

以上代码实现了解析单个Example的函数_parse_example_fn()和读取TFrecords文件并返回Dataset的函数read_tfrecords()。

在使用read_tfrecords()函数时，需要传入以下三个参数：

• tfrecords_file：TFrecords文件名。
• image_size：缩放后的图像尺寸。
• batch_size：批次大小。

两个示例

示例一：将猫狗分类数据集转换为TFrecords格式

假设我们已经下载了一个猫狗分类数据集，将猫的图片归类到一个名为“cat”的文件夹中，将狗的图片归类到一个名为“dog”的文件夹中。我们将使用上面的代码，将该数据集的图片转换为TFrecords格式。

images_to_tfrecords('path/to/images/dir', 'cats_vs_dogs.tfrecords')

上面的代码将读取包含所有图片数据的文件夹，将所有JPEG和PNG格式的图片转换为TFrecords格式，并将它们写入名为“cats_vs_dogs.tfrecords”的文件中。

示例二：使用TFrecords进行模型训练

假设我们已经将数据集转换为TFrecords格式，并准备好了模型训练代码。我们可以使用上面的代码构建一个TFrecords数据集，并将其输入到模型中进行训练。

# 构建TFrecords数据集
tfrecords_file = 'cats_vs_dogs.tfrecords'
image_size = (224, 224)
batch_size = 32
dataset = read_tfrecords(tfrecords_file, image_size, batch_size)

# 构建模型并进行训练
model = ...
model.fit(dataset, epochs=10)

以上代码使用read_tfrecords()函数构建了一个TFrecords数据集，并将其输入到模型中进行训练。

本文链接：https://my.lmcjl.com/post/20789.html