生成tfreocrds

#encoding=utf-8
import os
import tensorflow as tf
from PIL import Image  #注意Image,后面会用到
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
model_path='./model/model.ckpt'
import alexnet
#将所有的图片resize成100*100
w=227
h=227
c=3
current_dir=os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
cwd=current_dir+'/data/'
classes={1,0} #人为 设定 2 类

#制作二进制数据
def create_record():writer= tf.python_io.TFRecordWriter("mouse_train.tfrecords") #要生成的文件
    for index,name in enumerate(classes):class_path=cwd+str(name)+'/'
        for img_name in os.listdir(class_path):try:img_path=class_path+img_name #每一个图片的地址
                img=Image.open(img_path)# img= img.resize((128,128))
                img_raw=img.tobytes()#将图片转化为二进制格式
                example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={"label": tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[index])),
                    'img_raw': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[img_raw]))})) #example对象对label和image数据进行封装
                writer.write(example.SerializeToString())  #序列化为字符串
            except Exception as err:print(err)writer.close()

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