Tensorflowを使用してCSVファイルからイメージとラベルをロードする

Question

私は今朝TensorFlow io APIを取得しようとしています。

調査の結果、データを読み込むことができましたが、デキュー時にイメージとラベルを正しくバインドできません。 im_batchとlb_batchの順序は（画像はランダムなラベルにバインドされている）台無しにされ

# load csv content 
csv_path = tf.train.string_input_producer(['list1.csv', 'list2.csv']) 
textReader = tf.TextLineReader() 
_, csv_content = textReader.read(csv_path) 
im_name, label = tf.decode_csv(csv_content, record_defaults=[[""], [1]]) 

# load images 
im_content = tf.read_file(im_dir+im_name) 
image = tf.image.decode_png(im_content, channels=3) 
image = tf.cast(image, tf.float32)/255. 
image = tf.image.resize_images(image, 640, 640) 

# make batches 
im_batch, lb_batch = tf.train.batch([image, label], batch_size=batch) 

：ここ

は、私が書いたコードです。

何が起こっているのでしょうか？ありがとう。

Answer 1

あなたのコードは問題ありません。

im_batch, lb_batch = tf.train.batch([image, label], batch_size=batch) 

上記の行は、あなたがim_batchまたはlb_batchのいずれかの操作を実行するたびので、キューが他からのデータ単位のバッチ番号を飛び出します、同じキューに画像とラベルをバインドします。 だからよくある間違いは、別途im_batch.eval（）とlb_batch.eval（）を呼び出すことがありますだけでなく、データ・ユニットの同じ量を飛び出しlb_batch、（）と呼ばれていたim_batch.eval後

# this is wrong 
images = im_batch.eval() 
labels = lb_batch.eval() 

を彼ら理由1つのキューに結合されます。したがって、次にlb_batch.eval（）を呼び出すと、実際に次のバッチのラベル​​が与えられます。

1. この

   損失= your_network_model正しい（：

   行うための正しい方法は、グラフまたはsess.run（）OPリストのいずれか、im_batchを入れて、単位操作にlb_batchしますim_batch、lb_batch） loss.eval（）

# this is correct 
images, labels = sess.run([im_batch, lb_batch])