Tensorflow 不只有一種讀取影像的方法
在這篇 TensorFlow高效读取数据 中，官方提供了3種方法
供给数据(Feeding)： 在TensorFlow程序运行的每一步， 让Python代码来供给数据。
从文件读取数据： 在TensorFlow图的起始， 让一个输入管线从文件中读取数据。
预加载数据： 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况)。 对于数据量较小而言，可能一般选择直接将数据加载进内存，然后再分batch输入网络进行训练（tip:使用这种方法时，结合yield 使用更为简洁，大家自己尝试一下吧，我就不赘述了）。但是，如果数据量较大，这样的方法就不适用了，因为太耗内存，所以这时最好使用tensorflow提供的队列queue，也就是第二种方法 从文件读取数据。对于一些特定的读取，比如csv文件格式，官网有相关的描述，在这儿我介绍一种比较通用，高效的读取方法（官网介绍的少），即使用tensorflow内定标准格式——TFRecords
至於詳細產生TFRecords檔的 python code方法，可以參考內文中的程式碼
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