Praxiseinstieg Deep Learning by Ramon Wartala

Autor:Ramon Wartala
Die sprache: deu
Format: epub
Herausgeber: dpunkt
veröffentlicht: 2017-03-14T16:00:00+00:00

Für die Verarbeitung vieler Bilder bietet TensorFlow weitere Hilfsfunktionen an. Im folgenden Beispiel werden alle Bilder eines Verzeichnisses gelesen und verarbeitet.

directory = "./images/*.jpg"

file_names = tf.train.match_filenames_once(directory)

count_num_files = tf.size(file_names)

filename_queue = tf.train.string_input_producer(file_names)

In der ersten Zeile werden das Verzeichnis und die Dateiendung definiert. Die zweite Zeile enthält alle Dateinamen basierend auf dem Suchmuster, das in der Variablen directory definiert wurde. Die Variable count_num_files enthält die Anzahl der Dateinamen. Mithilfe der Funktion tf.train.string_input_producer() werden die Dateien einer Eingabewarteschlange (engl. Queue) zugeordnet.

Die nächsten drei Zeilen definieren eine Leseroutine auf der Eingabewarteschlange. Über die Funktion read() werden der Dateiname (key) und der Inhalt der Datei (value) zurückgeliefert. Mithilfe der bekannten tf.image.decode_jpeg()-Funktion kann dann die eigentliche Bilddatei eingelesen werden.

image_reader = tf.WholeFileReader()

key, value = image_reader.read(filename_queue)

image = tf.image.decode_jpeg(value)

Download

Haftungsausschluss:
Diese Site speichert keine Dateien auf ihrem Server. Wir indizieren und verlinken nur                                                  Inhalte von anderen Websites zur Verfügung gestellt. Wenden Sie sich an die Inhaltsanbieter, um etwaige urheberrechtlich geschützte Inhalte zu entfernen, und senden Sie uns eine E-Mail. Wir werden die entsprechenden Links oder Inhalte umgehend entfernen.