python vocabularyprocessor Tensorflow는 csv에서 tfrecords 파일을 만듭니다.




tf data vocabularyprocessor (2)

tsrecords 파일에 csv 파일 (모든 열은 수레)을 쓰려고하는데, 다시 읽습니다. 내가 본 모든 예제는 csv 컬럼을 포장 한 다음 sess.run ()에 직접 공급하지만 기능 컬럼을 작성하고 tfrecord에 레이블 컬럼을 쓰는 방법을 알 수는 없습니다. 내가 어떻게 할 수 있니?


csv 파일을 TFRecords로 변환하려면 별도의 스크립트가 필요합니다.

다음 헤더가있는 CSV가 있다고 가정 해보십시오.

feature_1, feature_2, ..., feature_n, label

pandas 와 같은 것으로 CSV를 읽고 tf.train.Example 수동으로 생성 한 다음 TFRecordWriter 로 파일에 TFRecordWriter

csv = pandas.read_csv("your.csv").values
with tf.python_io.TFRecordWriter("csv.tfrecords") as writer:
    for row in csv:
        features, label = row[:-1], row[-1]
        example = tf.train.Example()
        example.features.feature["features"].float_list.value.extend(features)
        example.features.feature["label"].int64_list.value.append(label)
        writer.write(example.SerializeToString())

csv-> tfrecords 예제가 있는지 확실하지 않습니다. 그러나 csv 부분을 알아 냈으므로 tfrecord 부분에서 tensorflow 튜토리얼 의 예제를 따라갈 수 있습니까?





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