【Tensorflow】讀取TFRecord檔案時，Image和Label無法一一對應

問題

Image

和

Label

資料成對寫入

TFRecord

檔案，按理訓練過程中讀取的

Image

和

Label

也應該是一一對應的，但有的時候發現

Image

和

Label

并不能比對。如：

将以下資料寫入

TFrecord

中：

Image 1 —— Label 1
Image 2 —— Label 2
Image 3 —— Label 3
           

讀取TFRecord時，資料發生錯位：

Image 1 —— Label 2
Image 2 —— Label 3
Image 3 —— Label 1
           

原因

以上不比對情形産生的原因之一是在讀取

TFRecord

時，擷取

Image

和

Label

的節點計算了兩次，而每一次新的讀取資料節點計算過程都會讀取下一組資料，也就是說兩次讀取資料的計算過程讓

Image

和

Label

發生了錯位，使得一張圖檔與下一張圖檔的

Label

對應了起來。

image = sess.run([image_features])
label = sess.run([label_features])
           

解決

想要讓

Image

和

Label

一一對應，隻要使用同一個計算節點得到

Image

和

Label

資料，換言之，隻

run

一次：

此時你會發現，新得到的圖檔和Label一一對應了：

Image 1 —— Label 1
Image 2 —— Label 2
Image 3 —— Label 3