tensorflow - .record 和 .tfrecord 之间的区别

Question

我从https://public.roboflow.com/下载了一个数据集，其中包含 test.tfrecord 和 train.tfrecord

和 test.record 和 train.record 一样吗？

Answer 1

是的，文件扩展名无关紧要，它们的TFRecord格式为. 你可以把它想象成一个zip文件，尽管它的结构可以是自由形式的。

这些特定的用于与 Tensorflow 对象检测 API 一起使用，该 API 期望内部的数据tfrecord以特定的结构和顺序排列，如下所示：

tf_example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
        'image/height': dataset_util.int64_feature(height),
        'image/width': dataset_util.int64_feature(width),
        'image/filename': dataset_util.bytes_feature(filename),
        'image/source_id': dataset_util.bytes_feature(filename),
        'image/encoded': dataset_util.bytes_feature(encoded_jpg),
        'image/format': dataset_util.bytes_feature(image_format),
        'image/object/bbox/xmin': dataset_util.float_list_feature(xmins),
        'image/object/bbox/xmax': dataset_util.float_list_feature(xmaxs),
        'image/object/bbox/ymin': dataset_util.float_list_feature(ymins),
        'image/object/bbox/ymax': dataset_util.float_list_feature(ymaxs),
        'image/object/class/text': dataset_util.bytes_list_feature(classes_text),
        'image/object/class/label': dataset_util.int64_list_feature(classes),
    }))

这里有关于如何使用 Tensorflow 2.0 对象检测 API 进行训练的完整教程。