本文實例為大家分享了tensorflow如何批量讀取圖片的具體代碼,供大家參考,具體內容如下


代碼:
import tensorflow as tf
import os
def picread(filelist):
"""
讀取狗的圖片并轉換成張量
:param filelist: 文件路f徑+名字的列表
:return: 每張圖片的張量
"""
# 1.構造文件的隊列
file_queue = tf.train.string_input_producer(filelist)
# 2.構造閱讀器去讀取圖片內容(默認讀取一張圖片)
reader = tf.WholeFileReader()
key,value = reader.read(file_queue)
# 3.對讀取的圖片進行解碼
image = tf.image.decode_jpeg(value)
# 4.處理圖片的大?。ńy一大?。? image_resize = tf.image.resize_images(image,[200,200])
# 注意:一定要把樣本的形狀固定,在批處理中要求所有數據的形狀必須固定
image_resize.set_shape([200,200,3])
# 5.進行批處理
image_resize_batch = tf.train.batch([image_resize],batch_size=3,num_threads=1,capacity=3)
return image_resize
#批處理大小,跟隊列,數據的數量沒有影響,只決定 這批次處理多少數據
if __name__ == "__main__":
# 1.找到文件,放入列表 路徑+名字 ->列表當中
file_name = os.listdir("./data/dogpic/")
filelist = [os.path.join("./data/dogpic/",file) for file in file_name ]
image_batch= picread(filelist)
#開啟會話運行結果
with tf.Session() as sess:
#定義一個線程協調器
coord = tf.train.Coordinator()
#開啟讀文件的線程
threads = tf.train.start_queue_runners(sess,coord=coord)
#打印讀取的內容
print(sess.run([image_batch]))
#回收子線程
coord.request_stop()
coord.join(threads)
結果:

以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持億速云。
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