不管怎么說tfrecords都是一個文件格式，讀寫也出不了常規(guī)的文件讀寫的邏輯本橙，無非是讀的時候格式得確定，取的時候格式要一致点楼，別的也沒什么了
寫入：
第一步，聲明writer白对，創(chuàng)建.tfrecord文件
writer = tf.python_io.TFRecordWriter(tfrecords_filename)
第二步掠廓，用feature的方式將目標數(shù)組傳遞進去
example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(
feature={
'label': tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[0])),
'img_raw': tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=res)),
}
))
這里要注意幾點：第一feature只接受三種格式，
1甩恼，Int64List蟀瞧；2，F(xiàn)loatList条摸；3悦污，BytesList；
等等這里有坑：
首先這三種list都是一緯的钉蒲，也就是只有一個中括號切端，所以在傳遞過程中會有信息損失。
其次顷啼，是針上面一條的就是如何將原來的list轉(zhuǎn)化為一維list
方案是numpy踏枣，使用numpy.ravel(多維數(shù)組)
那如何將普通的數(shù)組轉(zhuǎn)換為byteslist呢？
方案還是numpy钙蒙，使用numpy的tostring將數(shù)組整個轉(zhuǎn)換為一個string茵瀑，在傳遞的時候value=[字符串]，來手動生成數(shù)組仪搔。
第三步：寫
使用wtite的寫方法瘾婿，但是注意需要將內(nèi)容序列化成string的格式
writer.write(example.SerializeToString())
第四步：關(guān)閉流蜻牢，寫文件的常規(guī)操作
writer.close()
tfrecord讀取的方法
讀瓤具帧：
寫搞定了偏陪，那怎么來讀呢？
第一步：讀入流中
filename_queue = tf.train.string_input_producer([filename])
第二步：聲明reader并返回文件名和文件
reader = tf.TFRecordReader()
_, serialized_example = reader.read(filename_queue)
第三步：上面怎么寫煮嫌，這里就怎么讀笛谦，上面用example來寫的，這里就用parse_single_examplel來讀
features = tf.parse_single_example(serialized_example, features={
'label': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
'img_raw': tf.FixedLenFeature([4000], tf.float32),
})
tfrecord讀取的邏輯和方法
除了格式之外需要寫出你存入時候的長度,但是label不要寫昌阿，原因還在探索中饥脑，但是這里有一個問題，這種版本的寫法在tf2.x的版本已經(jīng)被棄掉了懦冰。后面新版的使用有時間我會更新使用方法灶轰。
