TFR record

TFR Record是一种用于存储大量数据的二进制文件格式，通常用于TensorFlow的数据输入。TFR Record文件包含了一个或多个序列化的TensorFlow Example Protocol Buffer，每个Example包含一个或多个特征(feature)。TFR Record文件可以通过tf.data API进行读取和解析，以便进行模型训练和评估。

以下是一个生成TFR Record文件的Python脚本示例，假设我们有一个Pascal VOC格式的数据集，我们可以使用该脚本将其转换为TFR Record格式：

import os
import tensorflow as tf
from datasets import pascalvoc_to_tfrecords

# 定义输入和输出路径
data_dir = '/path/to/pascalvoc/dataset'
output_dir = '/path/to/output/directory'

# 调用pascalvoc_to_tfrecords函数生成TFR Record文件
pascalvoc_to_tfrecords(data_dir, output_dir)

# 读取TFR Record文件
dataset = tf.data.TFRecordDataset(os.path.join(output_dir, 'pascalvoc.tfrecord'))

# 解析Example
feature_description = {
    'image/height': tf.io.FixedLenFeature([], tf.int64),
    'image/width': tf.io.FixedLenFeature([], tf.int64),
    'image/filename': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string),
    'image/source_id': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string),
    'image/encoded': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string),
    'image/format': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string),
    'image/object/bbox/xmin': tf.io.VarLenFeature(tf.float32),
    'image/object/bbox/ymin': tf.io.VarLenFeature(tf.float32),
    'image/object/bbox/xmax': tf.io.VarLenFeature(tf.float32),
    'image/object/bbox/ymax': tf.io.VarLenFeature(tf.float32),
    'image/object/class/text': tf.io.VarLenFeature(tf.string),
    'image/object/class/label': tf.io.VarLenFeature(tf.int64),
}
def _parse_function(example_proto):
    return tf.io.parse_single_example(example_proto, feature_description)

# 应用解析函数
parsed_dataset = dataset.map(_parse_function)