共有キーを持つ別々のファイルからテンソルフローでイメージとラベルをバッチに読み込む方法は？

Question

テンソルフローチュートリアルのcifar-10の畳み込みネットワークコードを自分の画像（さまざまなサイズ）で使用しようとしています。今度は、イメージとラベルがキーとしてイメージ名で別々に格納されます。私はcifar10_input.pyで以下の関数を修正する方法を知りました。ありがとう。

def read_cifar10(filename_queue): 

    class CIFAR10Record(object): 
    pass 
    result = CIFAR10Record() 

    label_bytes = 1 # 2 for CIFAR-100 
    result.height = 32 
    result.width = 32 
    result.depth = 3 
    image_bytes = result.height * result.width * result.depth 

    record_bytes = label_bytes + image_bytes 

    reader = tf.FixedLengthRecordReader(record_bytes=record_bytes) 
    result.key, value = reader.read(filename_queue) 

    record_bytes = tf.decode_raw(value, tf.uint8) 

    result.label = tf.cast(
     tf.slice(record_bytes, [0], [label_bytes]), tf.int32) 

    depth_major = tf.reshape(tf.slice(record_bytes, [label_bytes], [image_bytes]), 
          [result.depth, result.height, result.width]) 
    result.uint8image = tf.transpose(depth_major, [1, 2, 0]) 

    return result 

Answer 1

あなたはhttps://www.tensorflow.org/versions/r0.9/api_docs/python/io_ops.html#FixedLengthRecordReaderを見れば、あなたがしたい場合reader.read opは画像とラベル

result.key、値= reader.read（filename_queue）

を読んでいるように思われましたさまざまなサイズの画像を読み込むには、私は同じネットワークで、再形成せずに動作するかどうかは知りませんか？しかし、私はテンソルフローニュービーですので、可能かもしれません

Answer 2

私はこの質問がかなり古いことを知っていますが、これは傷ついてはいけないと確信しています。したがって、テストデータでネットワークをトレーニングする場合、テストデータは同じ次元でなければなりません。これは、そうでなければ、各レイヤーで訓練されたウェイトが最適な値に収束しないためです（技術的にはそうなりますが、時間がかかります）。

私は、テストデータを読み込んでから、各イメージのサイズを同じにするようにサイズを変更することをお勧めします。そうすれば、あなたのネットワークはより早く鍛えるでしょう。