TensorFlow通过文件名/文件夹名获取标签,并加入队列的实现

TensorFlow可以通过文件名或文件夹名获取标签，并将其加入队列以训练模型。下面是具体实现的步骤：

1. 准备数据集

首先，需要准备一个数据集，其中包含多个类别的图像。每个类别的图像应该存储在一个独立的文件夹中，并以该类别的名称命名文件夹。这样就可以通过文件夹名获取标签。

1. 构建文件名队列

使用TensorFlow中的tf.train.string_input_producer函数构建一个文件名队列，将数据集中所有图像的文件名添加到队列中。需要注意的是，这些图像文件应该是绝对路径。

image_list = glob.glob(os.path.join(data_dir, '*/*.jpg'))

# Create a queue to hold image filenames
filename_queue = tf.train.string_input_producer(image_list, shuffle=True)

此时，代码会从data_dir中递归搜索jpg格式的文件，并将每个文件绝对路径添加到队列中。

1. 获取图像和标签

使用tf.WholeFileReader函数从文件名队列中读取文件，然后使用tf.image.decode_jpeg函数解码图像。必须使用tf.string_split函数拆分文件路径，以获取标签。

reader = tf.WholeFileReader()
_, image_file = reader.read(filename_queue)

# Decode the image
image = tf.image.decode_jpeg(image_file)

# Split the filename to get the label
label = tf.string_split([tf.string_split([filename_queue],'/').values[-2]],'-').values[-1]

需要注意的是，这里假设类别名称以"-"分割，并且位于文件夹名称的最后一部分。

1. 预处理图像

可以对图像进行任何类型的预处理，例如调整大小或裁剪。在下面的示例中，图像被调整大小并标准化到[0,1]范围内。

# Resize the image
image = tf.image.resize_images(image, [224, 224])

# Normalize the image
image = tf.cast(image, tf.float32) * (1. / 255) - 0.5

1. 将图像和标签加入队列

使用tf.train.batch函数将图像和标签打包成批次，并将它们添加到一个队列中以进行模型训练。

# Batch the images and labels
batch_size = 32
image_batch, label_batch = tf.train.batch([image, label], batch_size=batch_size)

# Create a new queue to hold the batches
batch_queue = tf.contrib.slim.prefetch_queue.prefetch_queue([image_batch, label_batch])

需要注意的是，此处使用了一个名为tf.contrib.slim.prefetch_queue.prefetch_queue的队列，它可以在输入数据和模型之间提供异步预取的帮助。

至此，TensorFlow通过文件名/文件夹名获取标签并加入队列的实现就完成了。下面是一个完整的实现示例：

import tensorflow as tf
import os
import glob

data_dir = "/path/to/dataset"

# Create a list of all the JPEG images in the data directory
image_list = glob.glob(os.path.join(data_dir, '*/*.jpg'))

# Create a queue to hold image filenames
filename_queue = tf.train.string_input_producer(image_list, shuffle=True)

# Read the image from file
reader = tf.WholeFileReader()
_, image_file = reader.read(filename_queue)

# Decode the image
image = tf.image.decode_jpeg(image_file)

# Split the filename to get the label
label = tf.string_split([tf.string_split([filename_queue],'/').values[-2]],'-').values[-1]

# Resize the image
image = tf.image.resize_images(image, [224, 224])

# Normalize the image
image = tf.cast(image, tf.float32) * (1. / 255) - 0.5

# Batch the images and labels
batch_size = 32
image_batch, label_batch = tf.train.batch([image, label], batch_size=batch_size)

# Create a new queue to hold the batches
batch_queue = tf.contrib.slim.prefetch_queue.prefetch_queue([image_batch, label_batch])

在上面这个示例中，/path/to/dataset文件夹包含多个类别的图像文件，其中每个类别都存储在一个独立的文件夹中，并以该类别的名称命名文件夹。