tf.TFRecordReader()函数解析（最清晰的解释）

读取tfrecord数据

从TFRecords文件中读取数据，首先需要用tf.train.string_input_producer生成一个解析队列。之后调用tf.TFRecordReader的tf.parse_single_example解析器。如下图：
在这里插入图片描述
解析器首先读取解析队列，返回serialized_example对象，之后调用tf.parse_single_example操作将Example协议缓冲区(protocol buffer)解析为张量。

简单来说，一旦生成了TFRecords文件，接下来就可以使用队列（queue）读取数据了。

def read_and_decode(filename):
    #根据文件名生成一个队列
    filename_queue = tf.train.string_input_producer([filename])

    reader = tf.TFRecordReader()
    _, serialized_example = reader.read(filename_queue)   #返回文件名和文件
    features = tf.parse_single_example(serialized_example,
                                       features={
                                           'label': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
                                           'img_raw' : tf.FixedLenFeature([], tf.string),
                                       })

    img = tf.decode_raw(features['img_raw'], tf.uint8)
    img = tf.reshape(img, [224, 224, 3])
    img = tf.cast(img, tf.float32) * (1. / 255) - 0.5
    label = tf.cast(features['label'], tf.int32)

    return img, label

举例：

下面代码是我的程序中利用TFRecord读取格式时的代码：
在这里插入图片描述
这部分只要使用对应的代码就可以，主要是知道咋回事。

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