编码为带字节的BytesList的TFRecords，但仅有时从记录中解码为int64抛出InvalidArgumentError
TFRecords是一种用于存储大规模数据集的二进制文件格式，常用于TensorFlow深度学习框架中。TFRecords文件由一系列的记录（record）组成，每个记录包含一个或多个特征（feature）。在处理TFRecords文件时，有时候需要将特征编码为带字节的BytesList，但在解码时却抛出了InvalidArgumentError，表示解码为int64时出现了错误。
针对这个问题，可能有以下几个原因和解决方法：
- 数据类型不匹配：InvalidArgumentError可能是由于解码时指定的数据类型与实际数据类型不匹配导致的。在解码时，需要确保将BytesList正确解码为int64类型。可以通过检查数据的原始格式和编码方式，确保解码时使用正确的数据类型。
- 数据损坏或格式错误：InvalidArgumentError也可能是由于TFRecords文件中的数据损坏或格式错误导致的。可以尝试重新生成TFRecords文件，确保数据的完整性和正确的格式。
- 解码过程中的错误处理：在解码TFRecords文件时，可能会遇到一些异常情况，例如数据缺失、格式错误等。可以在解码过程中添加适当的错误处理机制，例如使用try-except语句捕获异常，并根据具体情况进行处理或报告错误。
总结起来，解决InvalidArgumentError的关键是确保解码时使用正确的数据类型，并检查数据的完整性和格式。如果问题仍然存在，可以进一步调查错误的具体原因，例如查看错误的堆栈信息或日志，以便更好地定位和解决问题。
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我将阅读“图像”(2000)和“地标”(388)。
这是代码的一部分。
filename_queue = tf.train.string_input_producer([savepath])
reader = tf.TFRecordReader()
_, serialized_example = reader.read(filename_queue)
features = tf.parse_single_example(serialized_example, features={'label': tf.FixedLenFeature([], tf.string), 'i
浏览 1提问于2017-11-05得票数 0
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我正在尝试读取tensorflow的python接口中的TFRecords文件。文件中的每个示例都包含一个n维张量及其原始数据类型。在保存之前，n维张量被序列化为字节。在读取TFRecords文件时，我希望根据每个张量的数据类型对其进行解码。然而，当我尝试这样做时，我遇到了错误，因为tf.io.decode_raw的out_type不需要张量。我在下面给出了一个例子。如何根据示例中存储的数据类型动态分配out_type？
import numpy as np
import tensorflow as tf
def _bytes_feature(value):
""&#
浏览 10提问于2019-11-12得票数 0
我有许多数据类型为int32的数组，由ndarray.tostring()编码，然后作为_bytes_feature编码到独立的TFRecord文件中，如下所示： _bytes_feature = lambda string: tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[string]))
labels = np.array([1, 2, 3, 4])
labels_raw = labels.tostring()
assert isinstance(labels_raw, bytes)
features = {"labe
浏览 35提问于2019-04-26得票数 0
我应用这个github中的方法将JPEG文件写入到.tfrecords中。但我在解析它们时遇到了一些问题。 下面是我编写tfrecords的代码，每个x_img都是一个数值数组，每个x_img[i]包含固定数量的img_bytes img_bytes = open(join(frames_path, vid, img_list[current]),'rb').read()
...
"x_img": tf.train.Feature( bytes_list = tf.train.BytesList( value= x_img[i])), 在解析时，我这样做： d
浏览 23提问于2021-04-14得票数 0
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1回答
图像信息丢失
、、、、
当从读取JPEG图像时，似乎会丢失信息。下面是一个示例：
原始图像：
解码JPEG图像(重塑为600x600 dims)：
tf.data.Dataset是使用Keras image_dataset_from_directory函数创建的，每个600x600x3形状的图像张量都使用tf.io.encode_jpeg编码成一个字节字符串。
image = tf.image.convert_image_dtype(image_tensor, dtype=tf.uint8)
image = tf.io.encode_jpeg(image, quality=100)
每个TFRecor
浏览 6提问于2021-08-01得票数 0
我正在尝试将我的Jpeg图像集转换为TFrecords。但是TFrecord文件比图像集占用了将近5倍的空间。在大量搜索之后，我了解到当JPEG被写入TFrecords时，它们不再是JPEG了。然而，我还没有找到一个可以理解的代码解决方案来解决这个问题。请告诉我，在下面的代码中需要做哪些修改才能将JPEG写入Tfrecords。
def print_progress(count, total):
pct_complete = float(count) / total
msg = "\r- Progress: {0:.1%}".format(pct_complet
浏览 0提问于2018-07-11得票数 4
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我将一些图像编码成TFRecords作为示例，然后尝试对它们进行解码。但是，在解码过程中有一个bug，我真的不能修复它。
节点:需要图像(JPEG、PNG或GIF)，但获取以'\257\222\244\257\222\244\260\223\245\260\223\245\262\225\247\263‘[{{InvalidArgumentError DecodeJpeg}}]开头的未知格式
encode: def _bytes_feature( bytes_list )：“从字符串/字节返回值。”返回tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.Bytes
浏览 10提问于2019-07-20得票数 1
今天，我用我的图像创建了一个.tfrecords文件。图像的宽度为2048，高度为1536。所有的图像几乎都是5.1GB，但是当我使用它来制作.tfrecords时，它几乎是137GB！更重要的是，当我使用它进行训练时，我会得到一个类似于CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY的错误。以下是错误：
Total memory: 10.91GiB
Free memory: 10.45GiB
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:906] DMA: 0
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/
浏览 4提问于2017-07-07得票数 1
我知道如何将每个示例的一个特征存储在tfrecord文件中，然后使用下面的内容读取它：
import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
# This is used to parse an example from tfrecords
def parse(serialized_example):
features = tf.parse_single_example(
serialized_example,
features ={
"label": tf.FixedLenFeature(
浏览 7提问于2018-07-20得票数 0
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对于要存储在tf.train.Feature中的数据，TensorFlow提供了3种不同的格式。它们是： tf.train.BytesList
tf.train.FloatList
tf.train.Int64List 我经常在tf.train.Int64List / tf.train.FloatList和tf.train.BytesList之间艰难地选择。 我在网上看到一些例子，它们将in /float转换为字节，然后将它们存储在tf.train.BytesList中。这比使用其他格式更可取吗？如果是这样，为什么TensorFlow甚至提供tf.train.Int64List和tf.tra
浏览 40提问于2019-03-17得票数 5
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我尝试将一些图像写入tfrecord文件，但我发现它太大了。然后，我尝试将原始jpeg字节写入tfrecord文件。但当我尝试读取它时，有一个异常: ValueError: Shape必须是等级0，但对于'DecodeJpeg‘(操作符：'DecodeJpeg')，输入形状为32，等级为1。
下面是我的代码
import tensorflow as tf
import os
def write_features(example_image_paths, tf_records_path):
with tf.python_io.TFRecordWriter(tf
浏览 14提问于2019-11-07得票数 0
1回答
情况
我试着把图像数据存储在to记录中。
详细信息
图像具有形状(256,256,4)和标签(17)。似乎正确保存了be记录(可以成功地解码高度和宽度属性)。
问题
当我使用会话从the记录中提取图像和标签时，会引发错误。似乎有一些与标签形状不一样的东西。
错误消息
信息:tensorflow:错误报告协调员：'tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError'>，输入到>reshape是一个张量，有34个值，但是请求的形状有17个[Node: Reshape_4 =reformpe]]
浏览 3提问于2017-07-12得票数 1
我已经用TensorFlow构建了一个模型来训练卷积自动编码器。我按照读入了我自己的233x233x3大小的图像。下面是根据这些指令改编的convert_to()函数：
def convert_to(images, name):
"""Converts a dataset to tfrecords."""
num_examples = images.shape[0]
rows = images.shape[1]
cols = images.shape[2]
depth = images.shape[3]
filename
浏览 18提问于2017-08-01得票数 0
2回答
我试图在TFRecords中为CycleGAN模型创建一个自定义数据集。该模型需要一个新类型的数据集，这是不可用的，所以我需要创建一个。我有几张256x256的JPG图片。在链接之后，我为我的图像创建了TFrecords文件，代码如下：
def _int64_feature(value):
return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value]))
def _bytes_feature(value):
return tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.Byt
浏览 8提问于2022-01-04得票数 0
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我想读取存储在TFRecord文件中的数据，这些数据是我在中用作火车记录的。
然而，我得到了一个InvalidArgumentError: Input to reshape is a tensor with 91090 values, but the requested shape has 921600。我不明白错误的根源是什么，尽管差异似乎是10的一个因素。
问题：如何在没有此错误的情况下读取文件？
我不能排除错误来自创建记录，或者错误发生在我如何读取它上。因此，我已经将我的代码都包括进来了。
我能够对数据运行ObjectDetection.py，并从经过训练的模型中生成一个冻结的图
浏览 0提问于2018-04-23得票数 7
我的网络的输入来自包含int32的文件。它们被存储为.tfrecords，如下所示： writer = tf.python_io.TFRecordWriter(output_file)
with tf.gfile.FastGFile(file_path, 'rb') as f:
data = f.read()
example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
'data': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.
浏览 18提问于2019-03-21得票数 1
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我已经将CSV文件("test03.txt")转换为TFRecords格式的文件("test03.tfrecords")，但是当我读入TFRecords文件并尝试使用tf.train.shuffle_batch时，我得到了错误消息
RandomShuffleQueue '_2_shuffle_batch_1/random_shuffle_queue' is closed and has insufficient elements (requested 10, current size 0)
CSV文件是
1,0
2,0
3,0
4,0
5,1
6
浏览 8提问于2017-07-23得票数 1
1回答
我试图读取.bmp图像，对这些图像进行一些增强，将它们保存到.tfrecords文件中，然后打开.tfrecords文件并使用图像进行图像分类。我知道有一个tf.image.encode_jpeg()和一个tf.image.encode_png()函数，但是没有tf.image.encode_bmp()函数。我知道.bmp图像是未压缩的，所以我尝试简单地对这些图像进行base64 64编码、np.tostring()和np.tobytes()，但是当我试图解码这些格式时会出现以下错误：
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumen
浏览 0提问于2018-06-15得票数 2
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我试图使用这里提供的代码生成TFRecords，
问题是它非常过时，很多代码都是为Tensorflow 1.x.x构建的。
那么，在使用最新版本的Tensorflow时，有什么方法可以从CSV中生成TFRecords呢？
在寻求帮助方面，我真是不知所措。
谢谢!
浏览 4提问于2020-03-09得票数 1
我只是运行一个简单的代码，并希望在培训后获得准确性。我加载了我保存的模型，但是当我想要获得精确性时，我得到了一些错误。为什么？
# coding=utf-8
from color_1 import read_and_decode, get_batch, get_test_batch
import AlexNet
import cv2
import os
import time
import numpy as np
import tensorflow as tf
import AlexNet_train
import math
batch_size=128
num_examples = 10
浏览 0提问于2017-06-16得票数 2
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我有同样的问题:重塑的输入是一个具有37632个值的张量，但请求的形状具有150528个值。
writer = tf.python_io.TFRecordWriter("/home/henson/Desktop/vgg/test.tfrecords") # 要生成的文件
for index, name in enumerate(classes):
class_path = cwd + name +'/'
for img_name in os.listdir(class_path):
img_path = class_path
浏览 2提问于2017-09-28得票数 10
我已经尝试将我的CSV数据转换为tfrecords格式，并读取tfrecords文件。但是我不能读取tfrecord文件。
首先，我已经将CSV文件转换为tfrecords文件。
我的CSV数据是
1,2,3,4,5,1
2,3,4,5,6,2
3,4,5,6,7,3
4,5,6,7,8,4
第1~5列是要素，第6列是标注
我使用下面的代码转换了这个CSV文件
import pandas as pd
import tensorflow as tf
import argparse
import os
import sys
FLAGS = None
name = 'test'
f
浏览 0提问于2017-04-06得票数 0
这是用于将数据转换为TFRecord的代码
def _int64_feature(value):
return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value]))
def _bytes_feature(value):
return tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[value]))
def _floats_feature(value):
return tf.train.Feature(float_list=tf.train
浏览 2提问于2018-03-31得票数 4
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1回答
我被困在使am记录工作的图像-文本对数据。
下面是从numpy图像特性数组和文本文件创建tfrecord的代码，
def npy_to_tfrecords(numpy_array, text_file, output_file):
f = open(text_file)
# write records to a tfrecords file
writer = tf.python_io.TFRecordWriter(output_file)
# Loop through all the features you want to write
浏览 0提问于2019-04-20得票数 0
最近，我正在将图像(比方说位图格式)解码为tfrecord文件 但是，我想知道为什么 为什么我们需要将numpy数组数据转换为字符串类型 在数据被写入tfrecord文件之前？ 喜欢 from PIL import Image
...
npimg = np.array(Image.open(img_path))
# My question:
# why do we need to convert numpy array img to stirng?
img_raw = npimg.tostring()
...
# later on, write img_raw to tf.train.Exa
浏览 5提问于2020-01-04得票数 0
1回答
我正在尝试从tfrecords构建一个数据管道，这是我的代码
def _parse_image_function(example_proto):
keys_to_features = {
'image/encoded': tf.io.FixedLenFeature((), tf.string),
'image/format': tf.io.FixedLenFeature((), tf.string, default_value='jpeg'),
'image/height':
浏览 35提问于2020-02-08得票数 0
存在类型错误，但类型已经是字节。请帮我一把。谢谢。
Traceback (最近一次调用)：toTFRECORDS_1.py文件，第29行，在feature = {'train/image'：_bytes_feature(img_data)，文件"toTFRECORDS_1.py"，第10行，在_bytes_feature返回_bytes_feature TypeError: 71有int类型，但预期字节之一：
代码在下面。但我不知道哪里出了问题，我自己也搞不清楚。
def _int64_feature(value):
return tf.trai
浏览 0提问于2018-04-07得票数 2
2回答
我正在编写一个文件传输协议，在这个协议中，文件以512字节的数据包在服务器和客户机之间发送。如果文件大于该大小，则该文件将被拆分为多个数据包。我想我正在做分裂，但我在重新组装文件时遇到了麻烦。如果文件小于512字节(一个数据包)，则组装过程可以工作，但如果文件更大，则只将到达的最后一个数据包写入文件。
下面是FileAssembler的代码：
public class FileAssambler {
List<byte[]> bytesList;
private String name;
boolean finished=false;
private FileOutputStre
浏览 5提问于2017-01-14得票数 2
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我使用nginx和ffmpeg从我的提供商那里回流视频。以前我使用带参数的ffmpeg来重新编码视频和音频，因为我的服务器会减慢我重新签名的重新编码。
所以现在，我使用这个命令：
ffmpeg -re -i http://link.somelink.com:6565/21d12d1/17233 -map 0 -c copy -bsf:a aac_adtstoasc -f flv -flvflags no_duration_filesize rtmp://test_ip/canal/stream
只有当我的提供商使用aac音频编解码器进行流式传输，但有时我的提供商将音频编解码器更改为ac3时，这
浏览 3提问于2020-04-01得票数 0
我想将一个整数列表(或任何多维数值矩阵)写到一个TFRecords示例中。对于单个值或多个值的列表，我都可以创建TFRecord文件，而不会出现错误。我还知道如何从TFRecord文件中读回单个值，如我从各种来源编译的以下代码示例中所示。 # Making an example TFRecord
my_example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
'my_ints': tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[5]))
浏览 26提问于2019-06-03得票数 5
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我正在尝试为TextSum模型创建自己的训练数据。据我所知，我需要将我的文章和摘要放到一个二进制文件中(在TFRecords中)。但是，我不能从原始文本文件创建我自己的训练数据。我对格式的理解不是很清楚，所以我尝试使用以下代码创建一个非常简单的二进制文件：
files = os.listdir(path)
writer = tf.python_io.TFRecordWriter("test_data")
for i, file in enumerate(files):
content = open(os.path.join(path, file), "r"
浏览 7提问于2016-08-27得票数 1
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1回答
我已经写了一个图片，标签和文件名到一个tf纪录文件。当我试图解码文件时，我无法将文件名转换为tf.string中的字符串。
我编写的将其转换为tfrecords文件的代码：
num_batches = 6
batch_size = math.ceil(X_training.shape[0] / num_batches)
for i in range(num_batches):
train_path = os.path.join("data","batch_" + str(i) + '.tfrecords')
writer = t
浏览 0提问于2018-06-06得票数 2
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1回答
我是Tensorflow的新手，我正在尝试将一个大型数据集分解为TFRecords。我正在编码的格式如下所示：
bytes)Index(int64)Time (Int64)图像(图像，字节)标签(标签列表，字节)
标签对象有FrameID(int64)、int64(Int64)、x1(浮点数)、x2(浮点数)、y1(浮点数)、y2(浮点数)，但是，我很难将这些信息序列化。我将标签列表分解为与对象的属性相对应的列表(即id[]、category[] .)。
目前，这是从TFRecord文档页面中采用的各个元素被序列化的方式：
def _bytes_feature(value):
"&
浏览 3提问于2020-10-06得票数 1
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在那些日子里，当我运行代码来读取"tfrecords“数据时，就会发现这个错误。问题是如何找到‘71680值的张量’或‘形状有8960'？
错误是：
'tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError'>，09:54:11.147000 353860 coordinator.py:224]向协调程序报告的错误：< I0807 2根错误已找到。(0)无效参数:输入整形是值为71680的张量，但所请求的形状有8960 无效参数:输入整形是71680值的张量，但请求的形状有8960
浏览 0提问于2019-08-07得票数 1
上下文
众所周知，目前TF的记录文档还存在一些有待改进的地方。
我的问题是什么是最适合储存的：
一个序列，
它的元素类概率，以及
一些(背景？)信息(例如序列的名称)
作为TF的记录。
也就是说，这个问题考虑将序列和类概率存储为通道而不是字节字符串，以及元信息是否应该作为tf.train.Example的特性或tf.train.SequenceExample的上下文进入。(见下面的问题)。
M.W.E.
例如，让我们假设我的外观顺序如下
seq = [
# el1, el2
[ 0, 1 ], # channel 1
浏览 1提问于2018-08-27得票数 2
我用tensorflow写了个代码。我将标签存储在一个名为(labels[])的列表中。标签列表包含字符。e.g
labelsA，a，B，b
我想在TFRecords文件中写入标签元素。因此，我应该声明特性。
def _int64_feature(value):
return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value]))
我的问题是我应该用什么代替tf.train.int64List来适合我的情况？？
此外，我使用了这两个教程，显示如下，但我想要另一个教程解释我的问题请。
浏览 2提问于2017-07-19得票数 1
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我在Python中使用TensorFlow，并将数据存储在包含tf.train.Example协议缓冲区的TFRecords文件中。我试图提取每个示例中存储的字段(在下面的代码示例中，这些字段是高度、宽度、图像)，而不需要运行TensorFlow会话。通过反复试验，我发现了以下代码可以正常工作：
import numpy as np
import tensorflow as tf
def _im_feature_to_im(example, key):
feature_ser = example.features.feature[key].bytes_list.SerializeTo
浏览 4提问于2016-09-30得票数 2
当我使用openssl生成一个随机字符串时，为什么总是有一个=结尾？
如果将位数减少到16，则始终得到两个等于(==)。我想知道为什么会这样。男人
例如，在运行OS的Macbook中，
$ Darwin aria.local 13.0.0 Darwin Kernel Version 13.0.0: Thu Sep 19 22:22:27 PDT 2013; root:xnu-2422.1.72~6/RELEASE_X86_64 x86_64
$ for i in $(seq 1 10)
for> do
for> openssl rand -base64 32
for> don
浏览 4提问于2013-12-11得票数 6
我在下面的idTCPClient代码中遇到了从远程登录服务器读取缓冲区的问题：
procedure TForm2.ReadTimerTimer(Sender: TObject);
var
S: String;
begin
if IdTCPClient.IOHandler.InputBufferIsEmpty then
begin
IdTCPClient.IOHandler.CheckForDataOnSource(10);
if IdTCPClient.IOHandler.InputBufferIsEmpty then Exit;
end;
浏览 0提问于2012-01-07得票数 3
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我在向Django应用程序传递带重音的字符串参数时遇到了一些问题。我有以下的url模式：
url(r'^galeria/(?P<page>\d+)/(?P<order>\w+)/(?P<query>[\w|\W]+)', 'possible_brastemp.views.gallery_with_page_and_query'),
当我尝试像这样的url时：
http://127.0.0.1:8000/galeria/1/ultimos/Julian%20Andr%E9s
模式不匹配。我已将问题隔离到'%E9‘字符(
浏览 0提问于2012-07-28得票数 3
回答已采纳
对于tf.image.decode_jpeg()图像，Tensorflow的scipy.misc.imread()函数给出了与scipy.misc.imread()不同的数值结果。虽然图像看起来很相似，但像素值是不同的。
import numpy as np
import scipy
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
def minimal_example():
def _bytes_feature(value):
return tf.train.Feature(bytes_list=tf.t
浏览 2提问于2017-07-19得票数 0
回答已采纳
1回答
我想做一个图像去噪代码，所以我的图像是有噪声的图像，我的标签是干净的图像。我已经把所有的图像放在一个.tfrecords file.Now中，当我训练时，我得到了这个错误：
Traceback (most recent call last):
File "/home/tian/tensorflow/example/Denoising/Try_Myself/train.py", line 59, in <module>
tf.app.run()
File "/home/tian/.local/lib/python3.5/site-package
浏览 1提问于2017-11-10得票数 0
回答已采纳
我发现其他人也有同样的问题，他们的问题通过在InputStreamReader构造函数中指定UTF-8得到了解决：
这对我不起作用，我不知道为什么。不管我怎么尝试，我总是得到转义的Unicode值(斜杠-U+十六进制)，而不是实际的语言字符。我在这里做错了什么？提前感谢！
// InputStream is is a FileInputStream:
public void load(InputStream is) throws Exception {
BufferedReader br = null;
try {
// Passing "UTF
浏览 1提问于2017-08-24得票数 0
1回答
我正试着从我的arduino收集串行数据。
以下是相关代码：
def readSerial():
ser_bytes = ser.readline()
ser_bytes = ser_bytes.decode("utf-8")
text.insert("end", ser_bytes)
after_id=root.after(100,readSerial)
def measure_all():
global stop_
stop_ = False
ser.write("rf".enc
浏览 4提问于2021-04-17得票数 0
2回答
我有一些地图格式的数据，我想使用波束管道将它们转换为tfrecords。下面是我编写代码的尝试。我已经在python中尝试了这一点，但是我需要在java中实现它，因为有一些业务逻辑是我无法移植到python的。在这个中可以找到相应的工作python实现。
import com.google.protobuf.ByteString;
import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.extensions.protobuf.ProtoCoder;
import org.apache.beam.sdk.io.TFRecor
浏览 8提问于2020-04-17得票数 0
回答已采纳
我希望分配一个模型字段，以便在MongoDB中存储一个长整数类型。我已经在BigIntegerField中尝试过了，但是它仍然作为MongoDB中的Integer字段保存。我试过用：
models.BigIntegerField()
我应该使用哪个模型字段？注意:对于DJango-MongoDB关系，我使用了django-nonrel。
浏览 2提问于2012-08-27得票数 4
我正在使用StyleGAN github repo中的dataset_tool.py将本地文件夹中的火车图像转换为TFRecords。代码如下：
def create_from_images(tfrecord_dir, image_dir, shuffle):
print('Loading images from "%s"' % image_dir)
image_filenames = sorted(glob.glob(os.path.join(image_dir, '*')))
if len(image_filenam
浏览 49提问于2019-11-23得票数 1
我正在接收以字节形式序列化的RecordBatches，并试图反序列化为RecordBatches。使用::try_new()并传入字节数据和空的Vec<usize>会使编译器感到高兴，但是当我试图调用reader.next()时，会得到一个错误。
我被困住了，因为我不确定第二个参数( projection参数)应该是什么。它被键入为一个Option<Vec<usize>>。当我打印出reader.schema()时，它是正确的模式，但是看起来我做了一些错误的事情，比如将其余的数据读入RecordBatch表单。
let bu
浏览 15提问于2022-04-27得票数 1
为了将输入数据序列化为TFRecord格式，我尝试遵循TFRecord格式，但是在读取它时，我一直碰到这个错误：
InvalidArgumentError:键: my_key。无法解析序列化的示例。
我不知道我哪里出了问题。这是我无法解决的问题的一个极小范围的复制。
序列化了一些示例数据：
with tf.python_io.TFRecordWriter('train.tfrecords') as writer:
for idx in range(10):
example = tf.train.Example(
feature
浏览 1提问于2018-11-27得票数 18
回答已采纳
1回答
我有一个连接到网关的E66健身带，并且该带确实连接到网关，并且我接收到MQTT上的数据。但是我不确定如何解码RawData格式，有人能帮我吗？谢谢
{
"TimeStamp":"2020-05-30 16:44:32",
"DataFormat":"RawData",
"BLEMac(hex)":"E5F604C2EAAE",
"RSSI(dBm)":-30,
"BLEName":"E67 EAAE&
浏览 0提问于2020-05-30得票数 2
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