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황박사님.. 벌써 37일 연속으로 뵙습니다
이제 친근하네요
이 코드들을 현업에 그대로 복붙해볼 생각이다
이미지 전처리 부터 해야되는데
이 부분에 대해서는....... 다른 블로그 눈팅좀 하고...........
def _bytes_feature(value):
"""Returns a bytes_list from a string / byte."""
if isinstance(value, type(tf.constant(0))):
value = value.numpy() # BytesList won't unpack a string from an EagerTensor.
return tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[value]))
S
def _int64_feature(value):
"""Returns an int64_list from a bool / enum / int / uint."""
return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value]))
def image_example(image_string, label):
image_shape = tf.image.decode_image(image_string).shape
feature = {
'height': _int64_feature(image_shape[0]),
'width': _int64_feature(image_shape[1]),
'depth': _int64_feature(image_shape[2]),
'label': _int64_feature(label),
'image_raw': _bytes_feature(image_string),
}
return tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature=feature))
if os.path.exists(TFRECORD_PATH) is False:
os.mkdir(TFRECORD_PATH)
num_tfrecords = len(file_list) // IMAGE_PER_TFRECORD
if len(file_list) % IMAGE_PER_TFRECORD != 0:
num_tfrecords += 1
for idx in range(num_tfrecords):
idx0 = idx * IMAGE_PER_TFRECORD
idx1 = idx0 + IMAGE_PER_TFRECORD
record_file = TFRECORD_PATH + '%05d.tfrecords' % idx
with tf.io.TFRecordWriter(record_file) as writer:
for filename, label in zip(file_list[idx0:idx1],
label_list[idx0:idx1]):
image_string = open(filename, 'rb').read()
tf_example = image_example(image_string, label)
writer.write(tf_example.SerializeToString())
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