我正在使用Roboflow创建一个tfrecord文件，我不知道如何在Keras中使用它

Question

我尝试了很多在线教程，但它们根本不起作用。mnist数据集可以只使用tf.keras.datasets.mnist.load_data

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data(datapath)
model = keras.models.Sequential([
layers.Conv2D(filters=16, kernel_size=(5,5), padding='same',
input_shape=(28,28,1),  activation='relu'),
layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
layers.Conv2D(filters=36, kernel_size=(5,5), padding='same',
activation='relu'),
layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
layers.Dropout(0.25),
layers.Flatten(),
layers.Dense(128, activation='relu'),
layers.Dropout(0.5),
layers.Dense(10,activation='softmax')
])
model.fit(x=x_train, y=y_train, validation_split=0.2, 
epochs=30, batch_size=128, verbose=1)  

但是我怎么能得到这些:(x_train, y_train), (x_test, y_test)从tfrecord文件?

我是新手，希望你能帮助我。

Answer 1

TFRecord文件是一种二进制格式，有点像zip文件。它可以在许多布局中包含许多内容，因此它们不能互换。你的TFRecord需要按照你的模型期望的方式被格式化。

TFRecord Roboflow导出在一个特定的布局中，意味着与Tensorflow对象检测一起使用，就像这篇博客文章*一样。它可能无法用于MNIST(即分类)。

*注意:这个框架已经过时了，现在也不太流行了。如果你是从头开始，我不建议你使用它。