我正在使用 Roboflow 创建一个 tfrecord 文件，但我不知道如何在 Keras 中使用它

Question

我试过很多在线教程，但它们根本不起作用。 mnist数据集可以直接使用tf.keras.datasets.mnist.load_data

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data(datapath)
model = keras.models.Sequential([
    layers.Conv2D(filters=16, kernel_size=(5,5), padding='same',
                 input_shape=(28,28,1),  activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
    layers.Conv2D(filters=36, kernel_size=(5,5), padding='same',
                 activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
    layers.Dropout(0.25),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(128, activation='relu'),
    layers.Dropout(0.5),
    layers.Dense(10,activation='softmax')
])
model.fit(x=x_train, y=y_train, validation_split=0.2, 
                        epochs=30, batch_size=128, verbose=1)  

但是我怎样才能从 tfrecord 文件中得到这些 :(x_train, y_train), (x_test, y_test) 呢？

我是新手，希望你能帮助我。

Answer 1

TFRecord 文件是一种类似于 zip 文件的二进制格式。它可以包含许多布局中的许多东西，因此它们不可互换。您的 TFRecord 需要按照模型预期的方式进行格式化。

TFRecord Roboflow 导出采用特定布局，旨在与 Tensorflow Object Detection like in this blog post* 一起使用。它可能不适用于 MNIST（即分类）。

* 注意：这个框架已经过时了，现在也不是很流行。如果您是从头开始，我不建议您使用它。