首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

从tfrecord读取的数组与写入其中的数组不匹配

可能是由于以下几个原因导致的:

  1. 数据格式不匹配:tfrecord是一种二进制格式的数据存储方式,读取和写入时需要保证数据格式的一致性。如果读取时的数据格式与写入时的数据格式不匹配,就会导致数组不匹配的问题。可以检查读取和写入时的数据类型、形状、维度等是否一致。
  2. 数据预处理不一致:在写入tfrecord之前,通常需要对数据进行预处理,例如归一化、缩放、编码等。如果读取时没有对数据进行相应的预处理,就会导致数组不匹配。可以检查读取和写入时的数据预处理步骤是否一致。
  3. 数据读取方式不正确:读取tfrecord时需要按照一定的方式解析数据,例如使用tf.data.TFRecordDataset()函数读取tfrecord文件,并使用tf.io.parse_single_example()函数解析每个example。如果读取方式不正确,就会导致数组不匹配。可以检查读取tfrecord的代码是否正确。

解决这个问题的方法包括:

  1. 检查数据格式:确保读取和写入时的数据格式一致,包括数据类型、形状、维度等。
  2. 统一数据预处理:在读取和写入时,对数据进行相同的预处理操作,确保数据一致性。
  3. 使用正确的数据读取方式:按照正确的方式读取tfrecord数据,例如使用tf.data.TFRecordDataset()函数和tf.io.parse_single_example()函数。

如果以上方法无法解决问题,可以进一步检查数据生成和写入的代码逻辑,确保数据生成和写入的过程没有错误。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

c语言入门到实战——基于指针数组指针数组

基于指针数组指针数组 前言 指针数组是指数组元素都是指针类型,它们指向某种数据类型变量。...其实数组名就是数组首元素(第一个元素)地址是对,但是有两个例外: sizeof(数组名),sizeof中单独放数组名,这里数组名表示整个数组,计算是整个数组大小,单位是字节 &数组名,...这里数组名表示整个数组,取出是整个数组地址(整个数组地址和数组首元素地址是有区别的) 除此之外,任何地方使用数组名,数组名都表示首元素地址。...这就要学习数组传参本质了,上篇文章我讲了:数组名是数组首元素地址;那么在数组传参时候,传递数组名,也就是说本质上数组传参本质上传递数组首元素地址。...指针数组 指针数组是指针还是数组 我们类比一下,整型数组,是存放整型数组,字符数组是存放字符数组。 那指针数组呢?是存放指针数组。 指针数组每个元素都是用来存放地址(指针)

17710

编写基于TensorFlow应用之构建数据pipeline

接下来,本文将以常用MNIST数据集为例简要介绍TFRecord文件如何生成以及如何TFrecord构建数据pipeline。...图4 TFRecord文件制作和加载过程 原始文件生成TFRecord过程如图4所示: 1、文件中读取数据信息,如果是类别,长度,高度等数值型数据就转换成Int64List, FloatList格式特征...TFRecordWriter写入到文件中 对于MNIST文件,http://yann.lecun.com/exdb/mnist/网站下载下来是以二进制方式存储数据集,本文略过下载并读取MNIST...接下来我们重要讲解从一个numpy 数组tfrecord文件需要执行主要步骤: 1、对于整个数组,需要遍历整个数组并依次将其转换成一个tf.train.Exam with TFRecordWriter..., 将其内容写入到文件中 至此,MNISTtfrecord文件就制作完成了。

1.1K20

Google Earth Engine(GEE)——TFRecord 和地球引擎

导出配置取决于您要导出内容,如下所述。 Earth Engine 导出到 TFRecord 所有数字都被强制转换为浮点类型。...如果在属性中导出带有数组表,则需要在读取时告诉 TensorFlow 数组形状。导出到 TFRecord 文件表将始终使用 GZIP 压缩类型进行压缩。...对于每次导出,您总是会得到一个 TFRecord 文件。 以下示例演示了标量属性('B2'、...、'B7'、'landcover')导出表中解析数据。...空间中补丁空间排列如图 1 所示,其中 Padding Dimension 对应于内核相邻图像重叠部分: 如何导出图像补丁。填充维度是 kernelSize/2。...整数类型带小数部分被删除,并被限制在带类型范围内。默认为 0。 国际。默认值:0 tensorDepths 输入数组名称映射到它们创建 3D 张量深度。

2000

数据结构算法学习笔记之 0编号数组

前言 数组看似简单,但掌握精髓却没有多少;他既是编程语言中数据类型,又是最基础数据结构; 一个小问题:  为什么数据要从0开始编号,而不是 1开始呢?...什么是数组数组(array)是一种线性表数据结构,它用一组连续内存空间来储存一组具有相同类型数据。 我们定义来分析: 线性表: 是数据排成像一条线一样结构。...连续内存空间和相同类型数据: 这个特性是数组“随机访问”速度飞快缘由,这也导致了数组中删除、插入数据,为了保证连续性,需要大量工作量 计算机会给每个内存单元分配一个地址,计算机通过地址来访问内存中数据...n) 如果数组数据是有序,我们在某个位置插入一个新元素时,就必须按照刚才方法搬移 k 之后数据,如果数组中存储数据并没有任何规律,数组只是被当作一个存储数据集合。...由于数组是通过寻址公式,计算出该元素存储内存地址: a[i]_address = base_address + i * data_type_size 如果数组 1 开始计数,那么就会变成: a[i

70930

TensorFlow TFRecord数据集生成显示

TFRecords文件中读取数据, 可以使用tf.TFRecordReadertf.parse_single_example解析器。...将单个TFRecord类型数据集显示为图片 上面提到了,TFRecord类型是一个包含了图片数据和标签合集,那么当我们生成了一个TFRecord文件后如何查看图片数据和标签是否匹配?...其中: 1.tf.train.string_input_producer函数用于创建输入队列,队列中内容为TFRecord文件中元素。...(.read)时,该函数会先判断当前是否已有打开文件可读,如果没有或者打开文件已经读完,这个函数会输入队列中出队一个文件并从这个文件中读取数据。...将多个TFRecord类型数据集显示为图片 读取多个文件相比,只需要加入两行代码而已: data_path = 'F:\\bubbledata_4\\trainfile\\testdata.tfrecords

6.6K145

生成pdf有的内容显示不出来_为什么ug程序生成导轨不显示

写入到TFRecords文件。...TFRecords文件中读取数据, 可以使用tf.TFRecordReadertf.parse_single_example解析器。...其中一个分类中大概有700张左右图片: 现在我们就把上面的数据制作出TFRecord,在这里需要说明下,TFRecord生成要注意两点: 1.很多时候,我们图片尺寸并不是统一,所以在生成...to Image## 在上面我们打包了四个TFRecord文件,下面我们把这些数据读取并显示出来,看看制作效果,这个过程很大一部分是和TensorFlow组织batch是一样了。...本站仅提供信息存储空间服务,拥有所有权,承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

82720

【Tensorflow】你可能无法回避 TFRecord 文件格式详细讲解

举个例子,一个 BytesList 可以存储 Byte 数组,因此像字符串、图片、视频等等都可以容纳进去。 所以 TFRecord 可以存储几乎任何格式信息。...因为深度学习很多都是图片集打交道,那么,我们可以尝试下把一张张图片转换成 TFRecord 文件。 首先定义 Example 消息体。...TFRecord 文件读取 上一节是讲如何将一张图片信息写入到一个 tfrecord 文件当中。 现在,我们需要检验它是否正确,这就需要用到如何读取 TFRecord 文件知识点了。...bytes 数组中加载图片原始数据,并重新 reshape.它结果是 ndarray 数组 img_data = np.fromstring(img_data,dtype=np.uint8...我用 dataset 去读取 tfrecord 文件 在解析 example 时候,用现成 API 就好了 tf.parse_single_example 用 np.fromstring() 方法就可以获取解析后

2.4K40

利用TFRecords存储于读取带标签图片

TFRecords文件中读取数据, 可以使用tf.TFRecordReadertf.parse_single_example解析器。...Stanford Dogs 数据集之所以被视为多类分类数据,是因为狗会被分类为单一品种,而非多个品种混合, 在现实世界中,当预测狗品种是,多标签解决方案通常较为有效,因为他们能够同时匹配属于多个品种狗...上面序列化样本现在被保存为一种可被加载格式,并可被反序列化为这里样本格式 由于图像被保存为TFRecord文件,可以被再次TFRecord文件加载.这样比将图像及其标签分开加载会节省一些时间...with TFRecord files which may # have more than one example in them. # 注意这个不同记录读取其,它设计意图是能够使用可能会包含多个样本...它必须dtype和指定形状兼容。 """ # 但是在实际使用过程中这里features是根据原先保存时名字对应,而数据类型可以自行选取.

1.2K10

数据结构算法系列3之内存角度分析数组链表区别

数据结构算法系列3 写在前面 前面两章讲了链表和动态数组,我们这章来内存角度来讲讲二者区别 什么是内存 写在前面: 由于本章是内存角度来讲述数组链表,所以我们先来讲讲内存 内存概述 内存是计算机重要部件之一...内存(Memory)也称内存储器和主存储器,它用于暂时存放CPU中运算数据,硬盘等外部存储器交换数据。只要计算机开始运行,操作系统就会把需要运算数据内存调到CPU中进行运算。...有两种基本方式---数组和链表。他们并非都适用所有场景。...在计算机中我们为了防止数组溢出,也可以使用这种方式,即申请一个比预期大数组,来防止数组不够大,存储不了数据情况。但这种"预留座位"方式也会导致内存空间浪费 优点 随机读取效率很高。...链表缺点 不能随机查找,必须第一个开始遍历,查找效率低 - 数组 链表 读取 O(1) O(n) 插入 O(n) O(1) 删除 O(n) O(1) 应用场景 数组应用场景: 数据比较少;经常做运算是按序号访问数据元素

50020

tensorflow读取数据-tfrecord格式

概述关于tensorflow读取数据,官网给出了三种方法: 1、供给数据:在tensorflow程序运行每一步,让python代码来供给数据 2、文件读取数据:建立输入管线文件中读取数据 3、预加载数据...这里主要介绍一种比较通用、高效数据读取方法,就是tensorflow官方推荐标准格式:tfrecord。...tfrecord数据文件 tfrecord数据文件是一种将图像数据和标签统一存储二进制文件,能更好利用内存,在tensorflow中快速复制,移动,读取,存储等。..., 其中属性名称为字符串,属性取值可以为字符串(BytesList)、实数列表( FloatList)或者整数列表(Int64List)。...读取tfrecord数据 TFRecords文件中读取数据, 首先需要用tf.train.string_input_producer生成一个解析队列。

2.6K60

TensorFlow 组合训练数据(batching)

在之前文章中我们提到了TensorFlow TensorFlow 队列多线程应用以及TensorFlow TFRecord数据集生成显示,通过这些操作我们可以得到自己TFRecord文件,并从其中解析出单个...大部分内容和之前操作是相同,数据队列中存放还是单个数据和标签,只是在最后部分将出队数据组合成为batch使用,下面给出原始数据到batch整个流程: ?...+3*batch_size 我是这样理解第二个队列:入队数据就是解析出来单个数据,而出队数据组合成了batch,一般来说入队数据和出队数组应该是相同,但是在第二个队列中不是这样。...dynamic_pad=False, allow_smaller_final_batch=False, shared_name=None, name=None): 下面写一个代码测试一下,工程目录下有一个TFRecord...数据集文件,该代码主要做以下工作,TFRecord读取单个数据,每四个数据组成一个batch,一共生成10个batch,将40张图片写入指定路径下,命名规则为batch?

2K70
领券