将imagenet2012数据为tensorflow的tfrecords格式并跑验证的详细过程

将 ImageNet2012 数据转换为 TensorFlow 的 TFRecords 格式

在 TensorFlow 中，我们可以使用 TFRecords 格式来存储和读取数据。本文将详细讲解如何将 ImageNet2012 数据转换为 TensorFlow 的 TFRecords 格式，并提供一个示例说明。

示例：将 ImageNet2012 数据转换为 TensorFlow 的 TFRecords 格式

以下是将 ImageNet2012 数据转换为 TensorFlow 的 TFRecords 格式的示例代码：

import tensorflow as tf
import os
import random
import math
import sys
from PIL import Image

# 定义函数：获取文件列表
def get_files(file_dir):
    # 定义空列表
    image_list = []
    label_list = []

    # 循环读取文件夹下的每个子文件夹
    for label_name in os.listdir(file_dir):
        # 拼接子文件夹的路径
        label_dir = os.path.join(file_dir, label_name)

        # 循环读取子文件夹下的每个图片文件
        for image_name in os.listdir(label_dir):
            # 拼接图片文件的路径
            image_path = os.path.join(label_dir, image_name)

            # 将图片文件的路径和标签添加到列表中
            image_list.append(image_path)
            label_list.append(int(label_name))

    # 将图片文件的路径和标签打包成元组
    data_list = list(zip(image_list, label_list))

    # 打乱数据列表
    random.shuffle(data_list)

    # 将图片文件的路径和标签分别保存到两个列表中
    image_list, label_list = zip(*data_list)

    # 返回图片文件的路径和标签
    return image_list, label_list

# 定义函数：将图片转换为 TFRecords 格式
def convert_to_tfrecord(image_list, label_list, save_dir, name):
    # 检查保存 TFRecords 文件的文件夹是否存在，如果不存在则创建
    if not os.path.exists(save_dir):
        os.makedirs(save_dir)

    # 拼接 TFRecords 文件的路径
    filename = os.path.join(save_dir, name + '.tfrecords')

    # 创建 TFRecords 文件
    with tf.python_io.TFRecordWriter(filename) as writer:
        # 循环读取图片文件的路径和标签
        for i in range(len(image_list)):
            # 打印进度
            sys.stdout.write('\r>> Converting image %d/%d' % (i + 1, len(image_list)))
            sys.stdout.flush()

            # 读取图片文件
            image = Image.open(image_list[i])
            image = image.resize((224, 224))
            image_raw = image.tobytes()

            # 将图片文件和标签转换为 Example 对象
            example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
                'image_raw': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[image_raw])),
                'label': tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[label_list[i]]))
            }))

            # 将 Example 对象序列化并写入 TFRecords 文件
            writer.write(example.SerializeToString())

    # 打印完成信息
    sys.stdout.write('\n')
    sys.stdout.flush()

# 获取 ImageNet2012 数据的文件列表
image_list, label_list = get_files('/path/to/imagenet2012')

# 将 ImageNet2012 数据转换为 TFRecords 格式
convert_to_tfrecord(image_list, label_list, '/path/to/save', 'imagenet2012')

在这个示例中，我们首先定义了两个函数：get_files() 和 convert_to_tfrecord()。get_files() 函数用于获取 ImageNet2012 数据的文件列表，convert_to_tfrecord() 函数用于将图片转换为 TFRecords 格式。

然后，我们调用 get_files() 函数获取 ImageNet2012 数据的文件列表，并调用 convert_to_tfrecord() 函数将 ImageNet2012 数据转换为 TFRecords 格式。

在 TensorFlow 中跑 ImageNet2012 数据的验证

在 TensorFlow 中，我们可以使用预训练的模型来对 ImageNet2012 数据进行验证。本文将详细讲解如何在 TensorFlow 中跑 ImageNet2012 数据的验证，并提供一个示例说明。

示例：在 TensorFlow 中跑 ImageNet2012 数据的验证

以下是在 TensorFlow 中跑 ImageNet2012 数据的验证的示例代码：

import tensorflow as tf
import os
import sys
from PIL import Image

# 定义函数：从 TFRecords 文件中读取数据
def read_tfrecord(tfrecord_file):
    # 创建 Dataset 对象
    dataset = tf.data.TFRecordDataset(tfrecord_file)

    # 定义解析函数
    def parser(record):
        features = tf.parse_single_example(record, features={
            'image_raw': tf.FixedLenFeature([], tf.string),
            'label': tf.FixedLenFeature([], tf.int64)
        })
        image = tf.decode_raw(features['image_raw'], tf.uint8)
        image = tf.reshape(image, [224, 224, 3])
        image = tf.cast(image, tf.float32) * (1. / 255) - 0.5
        label = tf.cast(features['label'], tf.int32)
        return image, label

    # 对数据集进行解析
    dataset = dataset.map(parser)

    # 返回数据集
    return dataset

# 定义函数：对 ImageNet2012 数据进行验证
def validate_imagenet2012(tfrecord_file, model_file):
    # 读取 TFRecords 文件
    dataset = read_tfrecord(tfrecord_file)

    # 创建迭代器
    iterator = dataset.make_one_shot_iterator()

    # 获取下一批数据
    next_image, next_label = iterator.get_next()

    # 定义模型
    x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 224, 224, 3])
    y = tf.placeholder(tf.int32, [None])
    logits = tf.keras.applications.resnet50.ResNet50(include_top=True, weights=None, input_tensor=x, input_shape=None, pooling=None, classes=1000)
    loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=y))
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(tf.argmax(logits, 1), tf.cast(y, tf.int64)), tf.float32))

    # 创建会话
    with tf.Session() as sess:
        # 加载模型
        saver = tf.train.Saver()
        saver.restore(sess, model_file)

        # 定义变量
        total_loss = 0.0
        total_accuracy = 0.0
        count = 0

        # 循环读取数据并进行验证
        try:
            while True:
                # 获取下一批数据
                image, label = sess.run([next_image, next_label])

                # 进行验证
                batch_loss, batch_accuracy = sess.run([loss, accuracy], feed_dict={x: image, y: label})

                # 更新变量
                total_loss += batch_loss
                total_accuracy += batch_accuracy
                count += 1

                # 打印进度
                sys.stdout.write('\r>> Validation %d/%d' % (count, 50000 // 50))
                sys.stdout.flush()

        except tf.errors.OutOfRangeError:
            pass

        # 计算平均损失和平均准确率
        mean_loss = total_loss / count
        mean_accuracy = total_accuracy / count

        # 打印结果
        print('\nMean loss: %f' % mean_loss)
        print('Mean accuracy: %f' % mean_accuracy)

# 对 ImageNet2012 数据进行验证
validate_imagenet2012('/path/to/imagenet2012.tfrecords', '/path/to/model.ckpt')

在这个示例中，我们首先定义了两个函数：read_tfrecord() 和 validate_imagenet2012()。read_tfrecord() 函数用于从 TFRecords 文件中读取数据，validate_imagenet2012() 函数用于对 ImageNet2012 数据进行验证。

然后，我们调用 read_tfrecord() 函数读取 TFRecords 文件中的数据，并调用 validate_imagenet2012() 函数对 ImageNet2012 数据进行验证。在验证过程中，我们使用预训练的 ResNet50 模型，并计算平均损失和平均准确率。