tensorflow如何批量读取图片

 import tensorflow as tf import os def picread(filelist): """ 读取狗的图片并转换成张量 :param filelist: 文件路f径+名字的列表 :return: 每张图片的张量 """ # 1.构造文件的队列 file_queue = tf.train.string_input_producer(filelist) # 2.构造阅读器去读取图片内容（默认读取一张图片） reader = tf.WholeFileReader() key,value = reader.read(file_queue) # 3.对读取的图片进行解码 image = tf.image.decode_jpeg(value) # 4.处理图片的大小（统一大小） image_resize = tf.image.resize_images(image,[200,200]) # 注意：一定要把样本的形状固定，在批处理中要求所有数据的形状必须固定 image_resize.set_shape([200,200,3]) # 5.进行批处理 image_resize_batch = tf.train.batch([image_resize],batch_size=3,num_threads=1,capacity=3) return image_resize #批处理大小，跟队列，数据的数量没有影响，只决定 这批次处理多少数据 if __name__ == "__main__": # 1.找到文件，放入列表 路径+名字 ->列表当中 file_name = os.listdir("./data/dogpic/") filelist = [os.path.join("./data/dogpic/",file) for file in file_name ] image_batch= picread(filelist) #开启会话运行结果 with tf.Session() as sess: #定义一个线程协调器 coord = tf.train.Coordinator() #开启读文件的线程 threads = tf.train.start_queue_runners(sess,coord=coord) #打印读取的内容 print(sess.run([image_batch])) #回收子线程 coord.request_stop() coord.join(threads)