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在 Tensorflow 中使用字符串标签

2023-11-23

我仍在尝试使用自己的图像数据运行 Tensorflow。 我能够使用此示例中的conevert_to()函数创建一个.tfrecords文件link

现在我想用该示例中的代码来训练网络link.

但在 read_and_decode() 函数中失败。我对该功能的更改是：

label = tf.decode_raw(features['label'], tf.string)

错误是：

TypeError: DataType string for attr 'out_type' not in list of allowed values: float32, float64, int32, uint8, int16, int8, int64

那么如何 1) 读取和 2) 使用字符串标签在张量流中进行训练。


The convert_to_records.py脚本创建一个.tfrecords文件中的每条记录都是一个Example协议缓冲区。该协议缓冲区支持字符串功能，使用bytes_list kind.

The tf.decode_rawop用于将二进制字符串解析为图像数据；它不是为解析字符串（文本）标签而设计的。假如说features['label'] is a tf.string张量，你可以使用tf.string_to_numberop 将其转换为数字。 TensorFlow 程序中对字符串处理的其他支持有限，因此如果您需要执行一些更复杂的函数将字符串标签转换为整数，您应该在 Python 的修改版本中执行此转换convert_to_tensor.py.

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python

label

tensorflow

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