哥伦比亚大学_jacobian_变分auto-encoder实战_中国AI数据

2019-11-25

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/ training-image.tfrecord”)) #注意不同的记录读取器,该读取器旨在与TFRecord文件配合使用, #其中有多个示例。tf_record_reader = tf.TFRecordReader()_,tf_record_serialized = tf_record_reader.read(tf_record_filename_queue) #标签和图像存储为字节,但可以存储为int64或float64值。 #序列化tf.protobuf示例 tf_record_features = tf.parse_single_example( tf_record_serialized, 特征= { “标签”:tf.FixedLenFeature([],tf.string), '图像':tf.FixedLenFeature([],tf.string), }) #使用tf.uint8,因为所有频道信息都在0-255之间tf_record_image = tf.decode_raw( tf_record_features ['image'],tf.ui

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