cwyd0822 / cifar10-tensorflow-read-write

通过Tensorflow将Cifar10数据转换成图像，并且对图像数据序列化为tfrecord数据。本项目对tfrecord的读写操作进行了演示，对代码详细注释。代码和文档将持续更新和优化。

cifar10-tensorflow-read-write

本项目通过Tensorflow对Cifar10数据集进行读写操作。

包括完整代码和详细注释。

Cifar10数据集介绍

• 由60000个图片组成
• 6万个图片中，5万张用于训练，1万张用于测试
• 每个图片是32x32像素
• 所有图片可以分成10类
• 每个图片都有一个标签，标记属于哪一个类
• 测试集中一个类对应1000张图
• 训练集中将5万张图分为5份
• 类之间的图片是互斥的，不存在类别重叠的情况

Cifar10数据集分类

Cifar10数据集下载

• 官方

• 百度网盘 密码：tuqq

项目运行需要的环境

• Python 3.7.4
• TensorFlow 1.5.0

项目运行

convert_cifar10_image.py

这个脚本对数据进行下载，并且转换成图片 首先将文件中下面三行的注释移除

DATA_URL = 'http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz'
DATA_DIR = 'data'
download_and_uncompress_tarball(DATA_URL, DATA_DIR)

并且执行

python3 convert_cifar10_image.py

这样脚本会自动下载数据，并且转换成图片。其中训练数据在data/image/train目录下。 如果在线下载比较慢，可以通过百度网盘先将数据集下载到项目根目录下，再执行这个convert_cifar10_image.py脚本，这样会自动跳过从网络上下载。

cifar10数据通过tensorflow转换成图像

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tf.train.slice_input_producer()和tf.train.string_input_producer函数

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