如何使用tf.data读取tfrecords数据集

tfrecords有一个问题就是如果数据集图片数量太大了，使用传统的方法tf.train.string_input_producer，就会报OutOfRangeError这个错误，至今我不知道怎么解决，找了无数方法也不知道怎么解决，不过引起的原因大部分是因为数据格式不一致，比如图片有一部分unit8的灰度图，但是你其实在制作RGB三通道的数据集，这样图片格式不一致就会报错，具体原因可以看我其他博客，有一个就是介绍可能引起来的各种方法。

1. 在制作数据集之前，首先要检查数据集的格式，查看是否一致，图片的格式主要有RGB,RGBA,L,P，

import os
import tensorflow as tf
from PIL import Image

cwd = r'/home/hehe/python/deeplearning/pan/'
num=0
for img_name in os.listdir(cwd):
    img_path = cwd + img_name
    img = Image.open(img_path)
    print(num,img_name ,img )

将输出结果粘贴到word里面，然后查找model=RGBA，找到所有非RGB的图片删除，这一步很关键，如果不删除后面的数据集很可能就不能用。