Я хочу сделать 2d-массив размером (n, 3) до tfrecord file
и прочитать его.
Код, который я написал для создания tfrecord file
,
def _float_feature(value):
return tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=value))
example = tf.train.Example(
features=tf.train.Features(
feature={
'arry_x':_float_feature(array[:,0]),
'arry_y':_float_feature(array[:,1]),
'arry_z':_float_feature(array[:,2])}
)
)
with tf.compat.v1.python_io.TFRecordWriter(file_name) as writer:
writer.write(example.SerializeToString())
И попробовал прочитать файл с TFRecordReader
def get_tfrecord_feature():
return{
'arry_x': tf.compat.v1.io.FixedLenFeature([], tf.float32),
'arry_y': tf.compat.v1.io.FixedLenFeature([], tf.float32),
'arry_z': tf.compat.v1.io.FixedLenFeature([], tf.float32)
}
filenames = [file_name, file_name2, ...]
file_name_queue = tf.train.string_input_producer(filenames)
reader = tf.TFRecordReader()
_, serialized_example = reader.read(file_name_queue)
data = tf.compat.v1.io.parse_single_example(serialized_example, features=get_tfrecord_feature())
x = data['arry_x']
y = data['arry_y']
z = data['arry_z']
x, y, z = tf.train.batch([x, y, z], batch_size=1)
И я использовал tf.Session для проверки кода
with tf.compat.v1.Session() as sess:
print(sess.run(x))
Код выполняется без ошибок, но сеанс не выводит никаких значений. Я думаю, что tfrecord file
было неправильно читать. Кто-нибудь может мне помочь?