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台湾大学_fm模型_自定义层或网络_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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nt8) #调整图像的外观使其看起来像保存的图像,不是必需的tf_record_image = tf.reshape( tf_record_image, [image_height,image_width,image_channels]) #使用实值表示图像的高度,宽度和通道,因为这是必需的 #调整输入的形状。 tf_record_label = tf.cast(tf_record_features ['label'],tf.string) 首先,该文件的加载方式与其他任何文件相同。主要区别在于,然后可以使用TFRecordReader读取文件。而不是解码图像,而是将tf.parse_single_example解析为TFRecord,然后将图像读取为raW字节(tf.decode_raw)。 加载文件后,对其进行重塑(tf.reshape),以使其与tf.nn.conv2d期望的布局相同[image_height,image_width,image_channels]。可以保存以扩展尺寸(tf.expand),以便将batch_size尺寸添加到input_batch
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