如何使用tf.data读取tfrecords数据集2

在检查完了数据是否一样后就要开始转图片格式，其实不一定要这一步，但是我怕数据的类型不同影响数据集的效果。

import os
import tensorflow as tf
from PIL import Image
import PIL
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.misc import imread, imsave, imresize

cwd = r'/home/hehe/python/dataset1/washing/'

num=0
#使用os.listdir()获取cwd里面所有文件，然后转化格式保存
for img_name in os.listdir(cwd):
    img_path = cwd + img_name


    img = Image.open(img_path)
    img = img.resize((100, 100))
     # # img.show()
    img.save('/home/hehe/python/load_cifar10/datadir/washing/washing{}.JPEG'.format(num))
    num += 1
print("change format finish")
   

这个是我转化图片的完整代码，在cwd里面使用os.listdir得到所有数据的名字，然后使用PIL模块中的resize来定制大小，最后使用img.save来保存数据到指定的数据集中。

好了，这个就是转换图片的代码。接下来就要使用代码为所有的数据打标签，然后shuffle

#下面的代码是为了生成list.txt ， 把不同文件夹下的图片和 数字label对应起来
import os

classes = {'bookrack':1 ,'cleaner':2, 'fan':3, 'lamp':4, 'microwave':5,
           'soft':6, 'bed':7, 'chair':0, 'washing':8, 'desk':9}
data_dir = r'/home/hehe/python/load_cifar10/datadir/'
output_path = 'list.txt'
fd = open(output_path, 'w')
for class_name in classes.keys():
    images_list = os.listdir(data_dir + class_name)
    for image_name in images_list:
        fd.write('{}/{} {}\n'.format(class_name, image_name, classes[class_name]))
fd.close()
print('finish task')

在classes里面定义好类型，字典里面key是文件夹的名字，value是lable。下面的代码是把所有文件名打乱，相当于shuffle效果

#随机生成训练集和验证集(在总量中随机选取_NUM_VALIDATION=100个样本作为验证集）

import random
_NUM_VALIDATION = 2000
_RANDOM_SEED = 0
list_path = 'list.txt'
train_list_path = 'list_train.txt'
val_list_path = 'list_val.txt'
fd = open(list_path)
lines = fd.readlines()
fd.close()
random.seed(_RANDOM_SEED)
random.shuffle(lines)
fd = open(train_list_path, 'w')
for line in lines[_NUM_VALIDATION:]:
    fd.write(line)
fd.close()
fd = open(val_list_path, 'w')
for line in lines[:_NUM_VALIDATION]:
    fd.write(line)
fd.close()