如何从tensorflow中的字符串张量读取数据集名称

我是tensorflow的新手，我有张量（字符串类型），其中存储了我想用于训练模型的所有必需图像的图像路径。如何从tensorflow中的字符串张量读取数据集名称

问题：如何读取张量进行排队然后进行批处理。

我的做法是：是给我的错误

img_names = dataset['f0'] 
    file_length = len(img_names) 
    type(img_names) 
    tf_img_names = tf.stack(img_names) 
    filename_queue = tf.train.string_input_producer(tf_img_names, num_epochs=num_epochs, shuffle=False) 
    wd=getcwd() 
    print('In input pipeline') 
    tf_img_queue = tf.FIFOQueue(file_length,dtypes=[tf.string]) 
    col_Image = tf_img_queue.dequeue(filename_queue) 
    ### Read Image 
    img_file = tf.read_file(wd+'/'+col_Image) 
    image = tf.image.decode_png(img_file, channels=num_channels) 
    image = tf.cast(image, tf.float32)/255. 
    image = tf.image.resize_images(image,[image_width, image_height]) 
    min_after_dequeue = 100 
    capacity = min_after_dequeue + 3 * batch_size 
    image_batch, label_batch = tf.train.batch([image, onehot], batch_size=batch_size, capacity=capacity, allow_smaller_final_batch = True, min_after_dequeue=min_after_dequeue)

错误：类型错误：预期的字符串或缓冲区”

我不知道如果我的做法是正确与否

来源

2017-06-01 T T

你不必创建另一个队列。您可以定义一个读取器，为您解除出列元素。你可以尝试下面的内容并评论一下。

reader = tf.IdentityReader() 
key, value = reader.read(filename_queue) 
dir = tf.constant(wd) 
path = tf.string_join([dir,tf.constant("/"),value]) 
img_file = tf.read_file(path)

，并检查你喂正确的路径，做

print(sess.run(img_file))

寻找您的反馈意见。

来源

2017-06-02 20:54:56 hars

如果我已阅读使用numpy的'genfromtxt' csv文件就像 'csv_file = np.genfromtxt（args.dataset，分隔符= ''，skip_header = 1，usecols =（0,1,2,3 ，4,5），dtype = None）如何使用string_input_producer排队和批处理文件.... –

您不必使用numpy阅读。使用tf.TextLineReader（）并将每行解析为所需内容并加载图像。看看这个：https://stackoverflow.com/questions/37091899/how-to-actually-read-csv-data-in-tensorflow – hars

如何从tensorflow中的字符串张量读取数据集名称

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