我是Tensorflow的新用户。我想将其用于训练2M图像的数据集。我使用lmdb文件格式在caffe中进行了此实验。
阅读过Tensorflow相关文章后，我意识到TFRecord是最合适的文件格式。因此，我正在寻找使用TFRecord数据的完整CNN示例。我注意到与图像相关的教程（link1和link2中的mnist和cifar10）提供了不同的二进制文件格式，该格式可一次加载整个数据集。因此，我想知道是否有人知道使用TFRecord数据（适用于CPU和GPU）的这些教程（mnist和cifar10）是否可用。
最佳答案
我假设您要同时写入和读取TFRecord文件。我认为这里reading_data.py所做的事情应该可以帮助您将MNIST数据转换为TFRecors。
为了将其读回，该脚本可以完成操作：fully_connected_reader.py
cifar10可以类似地完成此操作。
关于tensorflow - mnist和cifar10带有TFRecord训练/测试文件的示例，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/39835275/