21个项目玩转深度学习|21个项目玩转深度学习 第二章 CIFAR10
- 首先介绍第一个文件infar10_input.py，用途：在tensorflow中读取人CIFAR-10训练图片。
IMAGE_SIZE = 24
NUM_CLASSES = 10
NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_TRAIN = 50000
NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_EVAL = 10000
接下来介绍第一个自定义函数
ARGS：
filename_queue：包含要读取的文件名的字符串队列。
返回：
表示单个示例的对象，包含以下字段：
height：结果中的行数（32）
width：结果中的列数（32）
depth：结果中的颜色通道数（3）
key：标量字符串Tensor描述文件名和记录号这个例子。
label：一个int32 Tensor，标签范围为0..9。
uint8image：一个 [高度，宽度，深度] uint8张量图像数据
给我一个要读取的文件名队列，返回result对象，包含了很多属性
def read_cifar10(filename_queue)：
首先创建一个继承于object的基类，创建一个result的对象，对象属性有height=32，width=32，depth=3，lable_bytes=1,
image_bytes=32*32*3，record_bytes = lable_bytes + image_bytes,创建一个分词式reader，每次分词record_bytes个，读出的结果是result.key和value，value是字符串类型，解码value到tf.uint8类型，并赋值给recor_bytes,把record_bytes分离出一个字节并转换为tf.int32类型，赋值给result.lable，分离出第二部分，并且转化为[result.depth,result.height,result.width],随后转换为【高，宽，深】，并赋值给result.unit8image，这个属性是unit8格式的。最后返回result这个对象！
需要传入上个函数所得到的image，lable，以及给定队列中事例最少个数和batch_size，返回打包的的images，和打包的lable
images: Images. 4D tensor of [batch_size, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 3] size.
labels: Labels. 1D tensor of [batch_size] size.
def _generate_image_and_label_batch(image, label, min_queue_examples,
batch_size, shuffle):
总之：创建一个打乱的示例的队列，然后从示例队列中读取“batch_size”图像+标签。
num_preprocess_threads = 16
如果打乱：
images, label_batch = tf.train.shuffle_batch( [image, label],
batch_size=batch_size,
num_threads=num_preprocess_threads,
capacity=min_queue_examples + 3 * batch_size,
min_after_dequeue=min_queue_examples)
如果没有打乱：
images, label_batch = tf.train.batch( [image, label],
batch_size=batch_size,
num_threads=num_preprocess_threads,
capacity=min_queue_examples + 3 * batch_size)
【21个项目玩转深度学习|21个项目玩转深度学习 第二章 CIFAR10】返回成批次的images，lable _batch，其中有一点不明白，tf.reshape(label_batch, [batch_size])???images 却没有reshape
def distorted_inputs(data_dir, batch_size):
首先把data_batch1到data_batch5文件列表生成队列，调用read_cifar10(filename_queue)，得到结果read_input,并把read_input的uint8image属性转换为tf.float32类型，赋值给reshaped_image，把reashped_image进行裁剪成24*24*3形状，并进行左右翻转，提升对比度等等一系列操作，float_image.set_shape([height, width, 3]，read_input.label.set_shape([1])，调用上个函数，打包成batchimages和lable并返回
def inputs(eval_data, data_dir, batch_size):
跟上面一样做同样的操作，不同点1：上一个函数是打乱的，而这个是没有打乱的。不同点2：这个函数有eval_data，这个一点目前并不太明白
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