Tensorflow如何读取文件

构造一个文件队列 tf.train.string_input_producer(路径+文件名的列表)
读取队列文件 tf.TextLineReader()
读取队列的内容（对每一行内容进行解码） tf.decode_csv()
3.1 CSV文件：读取一行
3.2 二进制文件: 指定一个样本的byte读取
3.3 图片：按一张一张的读取
批处理读取多个文件 tf.train.batch()
csv文件读取的实例如下：

import  os
import tensorflow as tfdef csvread(fileList):"""读取CSV文件:param fileList: 文件路径 + 文件名:return:"""#1.构造文件队列file_queue = tf.train.string_input_producer(fileList)#2.构造CSV阅读器读取队列数据（按一行）reader = tf.TextLineReader()key, value = reader.read(file_queue)#3.对每一行的内容解码#record_defaluts； 指定每一个样本的每一列的类型，指定默认值[["None"],[4.0]]records = [["None"],["None"]]example, label = tf.decode_csv(value,record_defaults=records)#批处理读取多个文件example_batch, label_batch = tf.train.batch([example,label],batch_size=10,num_threads=1, capacity=10)print(example_batch, label_batch)return example_batch, label_batchif __name__ == "__main__":#1. 找到文件，放到列表当中  路径+名字file_name = os.listdir("./CSV/")fileList = [os.path.join("./CSV/",file) for file in file_name]example_batch, label_batch = csvread(fileList)#开启会话运行结果with tf.Session() as sess:#定义一个线程协调器coord = tf.train.Coordinator()#开启读取文件的线程threads = tf.train.start_queue_runners(sess,coord=coord)#打印读取的内容print(sess.run([example_batch, label_batch]))#回收字线程coord.request_stop()coord.join(threads)

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