tf.train.batch - 從dequeue_many操作中獲取項目

Question

對於我的TensorFlow培訓管道，我使用的是包含要讀取的圖像文件的tf.FIFOQueue，並使用tf.train.batch來獲取一批預處理圖像。這工作正常。

出於調試的目的，我現在正在尋找一種方法來獲取中從dequeue_many操作獲取的文件名。

下面是我的代碼的相應部分。所以我試圖從filename_queue中獲取批量操作中出隊的str或tf.string對象。如果除了重寫tf.train.batch之類的操作並且自己執行dequeue_many操作還有解決方案嗎？

filename_queue = tf.FIFOQueue(100000, [tf.string], shapes=[[]]) 

# ... 

reader = tf.WholeFileReader() 
_, image_raw = reader.read(filename_queue) 
image = tf.image.decode_jpeg(image_raw, channels=3) 

# Image preprocessing 
image_preproc = ... 

# Read a batch of preprocessing images from queue 
image_batch = tf.train.batch([image_preproc], batch_size, num_threads=1) 

# How to get the filenames corresponding to the images in 'image_batch'? 

Answer 1

你應該能夠得到由read返回的key東西。

filename_queue = tf.FIFOQueue(100000, [tf.string], shapes=[[]]) 

# ... 

reader = tf.WholeFileReader() 
image_key, image_raw = reader.read(filename_queue) 
image = tf.image.decode_jpeg(image_raw, channels=3) 

# Image preprocessing 
image_preproc = ... 

# Read a batch of preprocessing images from queue 
image_batch, image_key_batch = tf.train.batch([image_preproc, image_key], 
               batch_size, num_threads=1)