在使用TensorFlow训练神经网络时，首先面临的问题是：网络的输入

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此篇文章，教大家将自己的数据集制作成TFRecord格式，feed进网络，除了TFRecord格式，TensorFlow也支持其他格

式的数据，此处就不再介绍了。建议大家使用TFRecord格式，在后面可以通过api进行多线程的读取文件队列。

1. 原本的数据集

此时，我有两类图片，分别是xiansu100,xiansu60,每一类中有10张图片。

2.制作成TFRecord格式

tfrecord会根据你选择输入文件的类，自动给每一类打上同样的标签。如在本例中，只有0,1 两类，想知道文件夹名与label关系的，可以自己保存起来。

#生成整数型的属性
def _int64_feature(value):
 return tf.train.Feature(int64_list = tf.train.Int64List(value = [value]))
 
#生成字符串类型的属性
def _bytes_feature(value):
 return tf.train.Feature(bytes_list = tf.train.BytesList(value = [value]))
 
#制作TFRecord格式
def createTFRecord(filename,mapfile):
 class_map = {}
 data_dir = '/home/wc/DataSet/traffic/testTFRecord/'
 classes = {'xiansu60','xiansu100'}
 #输出TFRecord文件的地址
 
 writer = tf.python_io.TFRecordWriter(filename)
 
 for index,name in enumerate(classes):
  class_path=data_dir+name+'/'
  class_map[index] = name
  for img_name in os.listdir(class_path):
   img_path = class_path + img_name #每个图片的地址
   img = Image.open(img_path)
   img= img.resize((224,224))
   img_raw = img.tobytes()   #将图片转化成二进制格式
   example = tf.train.Example(features = tf.train.Features(feature = {
    'label':_int64_feature(index),
    'image_raw': _bytes_feature(img_raw)
   }))
   writer.write(example.SerializeToString())
 writer.close()
 
 txtfile = open(mapfile,'w+')
 for key in class_map.keys():
  txtfile.writelines(str(key)+":"+class_map[key]+"\n")
 txtfile.close()

新闻标题：将自己的数据集制作成TFRecord格式教程-创新互联
标题路径：http://csdahua.cn/article/jggjd.html