官网的mnist和cifar10数据之后，笔者尝试着制作自己的数据集，并保存，读入，显示。 TensorFlow可以支持cifar10的数据格式， 也提供了标准的TFRecord 格式，而关于 tensorflow 读取数据， 官网提供了3中方法
1 Feeding： 在tensorflow程序运行的每一步， 用Python代码在线提供数据
2 Reader ： 在一个计算图（tf.graph）的开始前，将文件读入到流（queue）中
3 在声明tf.variable变量或numpy数组时保存数据。受限于内存大小，适用于数据较小的情况
在本文，主要介绍第二种方法，利用tf.record标准接口来读入文件
准备图片数据
笔者找了2类狗的图片， 哈士奇和吉娃娃， 全部 resize成128 * 128大小
如下图， 保存地址为/home/molys/Python/data/dog 
每类中有10张图片 
现在利用这2 类 20张图片制作TFRecord文件
制作TFRECORD文件
1 先聊一下tfrecord, 这是一种将图像数据和标签放在一起的二进制文件，能更好的利用内存，在tensorflow中快速的复制，移动，读取，存储 等等..
这里注意，tfrecord会根据你选择输入文件的类，自动给每一类打上同样的标签
如在本例中，只有0,1 两类
2 先上“制作TFRecord文件”的代码，注释附详解
import os
import tensorflow as tf
from PIL import Image #注意Image,后面会用到
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
cwd='/home/molys/Python/data/'
classes={'husky','chihuahua'} #人为 设定 2 类
writer= tf.python_io.TFRecordWriter("dog_train.tfrecords") #要生成的文件
for index,name in enumerate(classes):
class_path=cwd+name+'/'
for img_name in os.listdir(class_path):
img_path=class_path+img_name #每一个图片的地址
img=Image.open(img_path)
img= img.resize((128,128))
img_raw=img.tobytes()#将图片转化为二进制格式
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]))
})) #example对象对label和image数据进行封装
writer.write(example.SerializeToString()) #序列化为字符串
writer.close()
运行完这段代码后，会生成dog_train.tfrecords 文件，如下图
tf.train.Example 协议内存块包含了Features字段，通过feature将图片的二进制数据和label进行统一封装， 然后将example协议内存块转化为字符串， tf.python_io.TFRecordWriter 写入到TFRecords文件中。
读取TFRECORD文件
在制作完tfrecord文件后， 将该文件读入到数据流中。
代码如下
def read_and_decode(filename): # 读入dog_train.tfrecords
filename_queue = tf.train.string_input_producer([filename])#生成一个queue队列
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),
})#将image数据和label取出来
img = tf.decode_raw(features['img_raw'], tf.uint8)
img = tf.reshape(img, [128, 128, 3]) #reshape为128*128的3通道图片
img = tf.cast(img, tf.float32) * (1. / 255) - 0.5 #在流中抛出img张量
label = tf.cast(features['label'], tf.int32) #在流中抛出label张量
return img, label
注意，feature的属性“label”和“img_raw”名称要和制作时统一 ，返回的img数据和label数据一一对应。返回的img和label是2个 tf 张量，print出来 如下图
显示tfrecord格式的图片
有些时候我们希望检查分类是否有误，或者在之后的网络训练过程中可以监视，输出图片，来观察分类等操作的结果，那么我们就可以session回话中，将tfrecord的图片从流中读取出来，再保存。 紧跟着一开始的代码写：
filename_queue = tf.train.string_input_producer(["dog_train.tfrecords"]) #读入流中
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),
}) #取出包含image和label的feature对象
image = tf.decode_raw(features['img_raw'], tf.uint8)
image = tf.reshape(image, [128, 128, 3])
label = tf.cast(features['label'], tf.int32)
with tf.Session() as sess: #开始一个会话
init_op = tf.initialize_all_variables()
sess.run(init_op)
coord=tf.train.Coordinator()
threads= tf.train.start_queue_runners(coord=coord)
for i in range(20):
example, l = sess.run([image,label])#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(cwd+str(i)+'_''Label_'+str(l)+'.jpg')#存下图片
print(example, l)
coord.request_stop()
coord.join(threads)
代码运行完后， 从tfrecord中取出的文件被保存了。如下图：
在这里我们可以看到，图片文件名的第一个数字表示在流中的顺序（笔者这里没有用shuffle）， 第二个数字则是 每个图片的label，吉娃娃都为0，哈士奇都为1。 由此可见，我们一开始制作tfrecord文件时，图片分类正确。