Tensorflow VarLenFeature 与 FixLenFeature

Question

我试图将不同尺寸的图像保存到tf-records中。我发现即使图像大小不同，我仍然可以使用

FixedLenFeature

加载它们。

通过检查

FixedLenFeature

和

VarLenFeature

上的文档，我发现差异似乎在于

VarLenFeauture

返回一个稀疏张量。

有人可以说明一些应该使用

FixedLenFeature

或

VarLenFeature

的情况吗？

Answer 1

不同意喂养法学硕士

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Answer 2

@Xyz 已经对此有所了解。此外，来自

parse_example_v2

的文档字符串也相当有帮助（请参阅下面的摘录）：

P.s.：鉴于我们可以轻松地将数组转换为字节（

numpy.ndarray.tobytes

或

tf.io.serialize_tensor

），我想知道在什么情况下

VarLenFeature

才是真正的首选。

---

例如，如果一个人期望一个

tf.float32

VarLenFeature

ft

和三个 提供序列化的

Example

：

serialized = [
  features
    { feature { key: "ft" value { float_list { value: [1.0, 2.0] } } } },
  features
    { feature []},
  features
    { feature { key: "ft" value { float_list { value: [3.0] } } }
]

然后输出将如下所示：

{"ft": SparseTensor(indices=[[0, 0], [0, 1], [2, 0]],
                    values=[1.0, 2.0, 3.0],
                    dense_shape=(3, 2)) }

如果用

FixedLenSequenceFeature

代替

default_value = -1.0

和 使用

shape=[]

那么输出将如下所示：

{"ft": [[1.0, 2.0], [3.0, -1.0]]}