【发布时间】:2021-03-25 00:50:32
【问题描述】:
我正在尝试使用TFRecord format 记录来自 C++ 的数据,然后在 python 中使用它来提供 TensorFlow 模型。
TLDR;简单地将 proto 消息序列化为流不满足 Python TFRecordDataset 类的 .tfrecord 格式要求。在 C++(TensorFlow 或 Google Protobuf 库中)是否有与 Python TfRecordWriter 等效的工具来生成正确的 .tfrecord 数据?
详情:
简化的 C++ 代码如下所示:
tensorflow::Example sample;
sample.mutable_features()->mutable_feature()->operator[]("a").mutable_float_list()->add_value(1.0);
std::ofstream out;
out.open("cpp_example.tfrecord", std::ios::out | std::ios::binary);
sample.SerializeToOstream(&out);
在 Python 中,为了创建 TensorFlow 数据,我尝试使用 TFRecordDataset,但显然它需要 .tfrecord 文件中的额外页眉/页脚信息(而不是简单的序列化原始消息列表):
import tensorflow as tf
tfrecord_dataset = tf.data.TFRecordDataset(filenames="cpp_example.tfrecord")
next(tfrecord_dataset.as_numpy_iterator())
输出:
tensorflow.python.framework.errors_impl.DataLossError: corrupted record at 0 [Op:IteratorGetNext]
请注意,记录的二进制文件没有任何问题,因为下面的代码打印了一个有效的输出:
import tensorflow as tf
p = open("cpp_example.tfrecord", "rb")
example = tf.train.Example.FromString(p.read())
输出:
features {
feature {
key: "a"
value {
float_list {
value: 1.0
}
}
}
}
通过分析我的 C++ 示例生成的二进制输出和使用 Python TfRecordWriter 生成的输出,我观察到内容中有额外的页眉和页脚字节。不幸的是,这些额外的字节代表的是一个实现细节(可能是压缩类型和一些额外的信息),我无法比 python 库中的某些类更深入地跟踪它,这些类刚刚暴露了_pywrap_tfe.so 的接口。
有this advice 说.tfrecord 只是一个普通的google protobuf 数据。可能是我不知道在哪里可以找到 protobuf 数据编写器(期望将 proto 消息序列化到输出流中)?
【问题讨论】:
标签: python c++ tensorflow protocol-buffers tfrecord