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    Tensorflow数据读取之tfrecord

    fm_feat_shape self.labels = _labels def parser(self, record): keys_to_features = { 'fm_feat_indices': tf.FixedLenFeature...([2], tf.int64), # (batch_size,2) 'labels': tf.FixedLenFeature([], tf.string), # (batch_size,) } parsed...在这个过程中会用到两个函数,tf.FixedLenFeature()和 tf.VarLenFeature(),前者是取固定长度的特征的,后者是针对不定长的特征的,关于这两个函数的具体使用情况可以参照官方文档...但是需要注意的一个地方是,这两个函数都有一个参数是shape,除了字符串类型的特征在取的时候用tf.FixedLenFeature()不用指定要取的特征的shape,其余类型的特征在取的时候要标明取得shape...labels_str = labels.tostring() tfrecord中对于变长数据和定长数据的处理 对于定长数据,可以把它转化成int,float,byte三种类型之一,然后存储,在读取的时候使用tf.FixedLenFeature

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