我正在尝试加载我生成的定制 png 文件来训练我的模型。遵循 TensorFlow 指南的说明here https://www.tensorflow.org/guide/data，我使用了这段代码：
import tensorflow as tf
import numpy as np
from pathlib import Path, WindowPath
train_df = pd.DataFrame(
{'file_name': {0: WindowsPath('hypothesis/temp/81882f4e-0a94-4446-b4ac-7869cf198534.png'), 1: WindowsPath('hypothesis/temp/531162e2-2b4c-4e64-8b3f-1f285b0e1040.png')}, 'label': {0: -0.019687398020669655, 1: 0.0002379227226001479}}
)
file_path_list = [i.read_bytes() for i in train_df['file_name']]
dataset = tf.data.TFRecordDataset(filenames=file_path_list)
raw_example = next(iter(dataset))
parsed = tf.train.Example.FromString(raw_example.numpy())
运行raw_example...行返回此错误消息：
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0x89 in position 43: invalid start byte
我使用 matplotlib 生成了 PNG 文件。
我建议使用tensorflow的内置io方法读取png文件。下面的代码片段将生成扩展名为 .png 的文件列表，然后迭代它们。在每次迭代期间，它读取文件，然后解码 png 编码图像
image_dir = 'hypothesis/temp'
image_root = pathlib.Path(image_dir)
list_ds = tf.data.Dataset.list_files(str(image_root/'*.png'))
for f in list_ds:
image = tf.io.read_file(f)
image = tf.io.decode_png(image)
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