基于Tensorflow下的批量数据的输入处理：

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1.Tensor TFrecords格式

2.h6py的库的数组方法

在tensorflow的框架下写CNN代码，我在书写过程中，感觉不是框架内容难写， 更多的是我在对图像的预处理和输入这部分花了很多精神。

使用了两种方法：

方法一：

Tensor 以Tfrecords的格式存储数据，如果对数据进行标签，可以同时做到数据打标签。

①创建TFrecords文件

orig_image = '/home/images/train_image/'
gen_image = '/home/images/image_train.tfrecords'
def create_record():
  writer = tf.python_io.TFRecordWriter(gen_image)
  class_path = orig_image
  for img_name in os.listdir(class_path): #读取每一幅图像
    img_path = class_path + img_name 
    img = Image.open(img_path) #读取图像
    #img = img.resize((256, 256)) #设置图片大小， 在这里可以对图像进行处理
    img_raw = img.tobytes() #将图片转化为原声bytes 
    example = tf.train.Example(
         features=tf.train.Features(feature={
             'label': tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[0])), #打标签
             'img_raw': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[img_raw]))#存储数据
             }))
    writer.write(example.SerializeToString())
  writer.close()

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标题名称：基于Tensorflow批量数据的输入实现方式-创新互联
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