溫馨提示×
您好，登錄后才能下訂單哦！
點擊 登錄注冊 即表示同意《億速云用戶服務條款》
您好，登錄后才能下訂單哦！
小編給大家分享一下Tensorflow怎么實現將圖像與標簽數據轉化為tfRecord文件，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！
tensorflow中如果要對神經網絡模型進行訓練，需要把訓練數據轉換為tfrecord格式才能被讀取，tensorflow的model文件里直接提供了相應的腳本文件在下面的文件夾中：
cd tensorflow/models/research/object_detection/dataset_tools
其中包括：
1.create_coco_tf_record.py：注意，這個代碼需要解析json格式的標簽文件
2.create_pascal_tf_record.py：注意，這個代碼需要解析xml格式的標簽文件
......
我們需要根據自己的標簽格式選擇相應的腳本。
具體使用方式：以create_pascal_tf_record.py為例，首先打開該腳本，然后修改文件中相應的信息，諸如訓練集、驗證集的路經等，這個需要你根據自己的情況去修改。
使用方法：
python object_detection/dataset_tools/create_pascal_tf_record.py \ --data_dir=/home/user/VOCdevkit\ #數據存儲的路經，下一級子文件夾必須為voc2012 --year=VOC2012 \ --output_path=/home/user/pascal.record #輸出文件的路經及文件名
以上是“Tensorflow怎么實現將圖像與標簽數據轉化為tfRecord文件”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！
免責聲明：本站發布的內容（圖片、視頻和文字）以原創、轉載和分享為主，文章觀點不代表本網站立場，如果涉及侵權請聯系站長郵箱：is@yisu.com進行舉報，并提供相關證據，一經查實，將立刻刪除涉嫌侵權內容。
