一. 准备原始数据
首先，我们需要准备训练的原始数据，本次训练为图像分类识别，因而一开始，笔者从网上随机的下载了Dog的四种类别：husky，jiwawa，poodle，qiutian。每种类别30种，一共120张图片。在训练之前，需要做的就是进行图像的预处理，即将这些大小不一的原始图片转换成我们训练需要的shape。
下载的原始图片分别放到同一文件的不同文件夹下，如：
二. 编程实现
该部分包括：制作Tfrecords，读取Tfrecords数据获得iamge和label，打印验证并保存生成的图片。
#将原始图片转换成需要的大小，并将其保存#========================================================================================import os import tensorflow as tf from PIL import Image #原始图片的存储位置orig_picture = 'E:/train_test/train_data/generate_sample/'#生成图片的存储位置gen_picture = 'E:/Re_train/image_data/inputdata/'#需要的识别类型classes = {'husky','jiwawa','poodle','qiutian'} #样本总数num_samples = 120 #制作TFRecords数据 def create_record(): writer = tf.python_io.TFRecordWriter("dog_train.tfrecords") for index, name in enumerate(classes): class_path = orig_picture +"/"+ name+"/" for img_name in os.listdir(class_path): img_path = class_path + img_name img = Image.open(img_path) img = img.resize((64, 64)) #设置需要转换的图片大小img_raw = img.tobytes()#将图片转化为原生bytes print (index,img_raw) example = tf.train.Example( features=tf.train.Features(feature={ "label": tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[index])), 'img_raw': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[img_raw])) })) writer.write(example.SerializeToString()) writer.close() #=======================================================================================def read_and_decode(filename): # 创建文件队列,不限读取的数量 filename_queue = tf.train.string_input_producer([filename]) # create a reader from file queue reader = tf.TFRecordReader() # reader从文件队列中读入一个序列化的样本 _, serialized_example = reader.read(filename_queue) # get feature from serialized example # 解析符号化的样本 features = tf.parse_single_example( serialized_example, features={ 'label': tf.FixedLenFeature([], tf.int64), 'img_raw': tf.FixedLenFeature([], tf.string) }) label = features['label'] img = features['img_raw'] img = tf.decode_raw(img, tf.uint8) img = tf.reshape(img, [64, 64, 3]) #img = tf.cast(img, tf.float32) * (1. / 255) - 0.5 label = tf.cast(label, tf.int32) return img, label #=======================================================================================if __name__ == '__main__': create_record() batch = read_and_decode('dog_train.tfrecords') init_op = tf.group(tf.global_variables_initializer(), tf.local_variables_initializer()) with tf.Session() as sess: #开始一个会话 sess.run(init_op) coord=tf.train.Coordinator() threads= tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for i in range(num_samples): example, lab = sess.run(batch)#在会话中取出image和label img=Image.fromarray(example, 'RGB')#这里Image是之前提到的 img.save(gen_picture+'/'+str(i)+'samples'+str(lab)+'.jpg')#存下图片;注意cwd后边加上‘/’ print(example, lab) coord.request_stop() coord.join(threads) sess.close() #========================================================================================
运行程序，得到的结果都保存在gen_picture文件中。一方面，我们可以通过生成图片的命名，验证label是否与图片对应；另一方面，我们将生成的120张图片按照图片命名中的label，分别放到四个不同的文件夹下，作为后续操作的inputdata数据，如下：
此处生成的四类图片husky，jiwawa，poodle，qiutian；其shape = 64 x 64，大小一致，一共120张。
