TensorFlow从文件中输出记录的读取器
函数:tf.FixedLengthRecordReader
FixedLengthRecordReader 类
继承自: ReaderBase
定义在:tensorflow/python/ops/io_ops.py.
参阅指南:输入和读取器>阅读器
从文件中输出固定长度记录的读取器.
有关支持的方法,请参见 ReaderBase.
函数属性
- reader_ref
实现读者的操作. - supports_serialize
Reader实现是否可以序列化其状态.
函数方法
- __init__
__init__( record_bytes, header_bytes=None, footer_bytes=None, hop_bytes=None, name=None, encoding=None )
创建一个 FixedLengthRecordReader.
参数:
- record_bytes:一个 int.
- header_bytes:可选的 int;默认为0.
- footer_bytes:可选的 int;默认为0.
- hop_bytes:可选的 int;默认为0.
- name:操作的名称(可选).
- encoding:文件的编码类型.默认为无.
- num_records_produced
num_records_produced(name=None)
返回此读取器生成的记录数.
这与已成功读取的执行次数相同.
参数:
- name:操作的名称(可选).
返回值:
该方法返回一个 int64 类型的张量.
- num_work_units_completed
num_work_units_completed(name=None)
返回此读取器已完成处理的工作单元数.
参数:
- name:操作的名称(可选).
返回值:
该方法返回一个 int64 类型的张量.
- read
read( queue, name=None )
返回读取器生成的下一个记录(键值对).
如果需要,将从队列中出现一个工作单元(例如,当 Reader 需要从新文件开始读取,因为它已经完成了上一个文件).
参数:
- queue:一个队列或可变字符串张量用于表示队列的句柄,带有字符串工作项.
- name:操作的名称(可选).
返回值:
该方法返回张量的一个元组(key,value).key:字符串标量张量.value:字符串标量张量.
- read_up_to
read_up_to( queue, num_records, name=None )
返回由读取器生成的 num_records(键值对).
如果需要,将从队列中出现一个工作单元(例如,当 Reader 需要从新文件开始读取,因为它已经完成了上一个文件).即使在最后一批之前,它也可能比 num_records 返回的少.
参数:
- queue:一个队列或可变字符串张量用来表示队列的句柄,带有字符串工作项.
- num_records:要读取的记录数.
- name:操作的名称(可选).
返回:
该方法返回一个张量元组:(key,value).key 和 value 都是 1-D 字符串张量.
- reset
reset(name=None)
将读取器还原到其初始状态.
参数:
- name:操作的名称(可选).
返回:
该方法返回创建的操作.
- restore_state
restore_state( state, name=None )
将读取器还原到以前保存的状态.
不是所有的读取器支持被还原,因此这可能产生未实现的错误.
参数:
- state:字符串张量.具有匹配类型的读取器的 SerializeState 的结果.
- name:操作的名称(可选).
返回值:
该方法返回创建的操作.
- serialize_state
serialize_state(name=None)
生成用于对读取器状态进行编码的字符串张量.
并非所有的读取器都支持序列化,因此这可能产生未实现的错误.
参数:
- name:操作的名称(可选).
返回值:
该方法返回一个字符串张量.