从 tensorflow 中的 .tfrecords 文件获取路径答案

【问题标题】：Obtaining paths from .tfrecords file in tensorflow从 tensorflow 中的 .tfrecords 文件获取路径
【发布时间】：2019-05-14 06:33:10
【问题描述】：

是否可以从 .tfrecord 文件中获取记录（数据项）的路径？例如，为了获取总记录数，我们可以使用tf.python_io.tf_record_iterator 。

例如如果我有 100 张原始图像并将它们转换为 .tfrecords 格式。现在我可以将它们加载到我的 tensorflow 模型中以访问它们。有没有办法可以使用 .tfrecords 访问这些图像的磁盘（路径）位置？

【问题讨论】：

注意 tf.python_io.tf_record_iterator 已弃用，tf.data.TFRecordDataset 是访问 TFRecord 数据的推荐方式。不过，我不太明白你的问题，我不确定你想得到什么路径。也许你可以举个例子。
@jdehesa 请看我的编辑

标签： tensorflow tfrecord

【解决方案1】：

当你从一批图像创建一个tfrecord文件时，这意味着这些图像中的数据以字节格式存储在tfrecord文件中。您可以将原始图像的路径存储到 tfrecord 文件中，例如：

def image_example(image_string, label, path):

    feature = {
        'label': _int64_feature(label),
        'image_raw': _bytes_feature(image_string),
        'path': _bytes_feature(path),
    }

    return tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature=feature))

【讨论】：