复旦大学_dropout_人脸检测算法介绍_中国AI数据

2019-11-25

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names_once(“ ./ output / training-images / *。tfrecords”))reader = tf.TFRecordReader() _,序列化= reader.read(filename_queue) 功能= tf.parse_single_example( 序列化,功能= { “标签”:tf.FixedLenFeature([],tf.string), '图像':tf.FixedLenFeature([],tf.string), }) record_image = tf.decode_raw(features ['image'],tf.uint8) #将图像更改为这种形状有助于将其转换为 #像图像一样组织起来。 图片= tf.reshape(record_image,[250,151,1]) label = tf.cast(features ['label'],tf.string) min_after_dequeue = 10 batch_size = 3 容量= min_after_dequeue + 3 * ba

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