TensorFlow函数：tf.WholeFileReader

tf.WholeFileReader函数

WholeFileReader类

继承自：ReaderBase

定义在：tensorflow/python/ops/io_ops.py.

请参阅指南：输入和读取器>读取器

将文件的全部内容作为值输出的Reader.

如果要使用,请在队列(Queue)中的排列文件名.Read的输出将是一个文件名(key)和该文件的内容(value).

有关支持的方法,请参阅ReaderBase.

Eager兼容性

读者与eager的执行不兼容.相反的,你需要使用tf.data将数据存入您的模型.

属性

• reader_ref
  实现了读取器的操作.
  
• supports_serialize
  表示Reader实现是否可以序列化其状态.
  

方法

__init__

__init__(name=None)

该方法用于创建一个WholeFileReader.

参数：

• name：操作的名称(可选).

num_records_produced

num_records_produced(name=None)

返回此读取器生成的记录数.

这与已成功读取执行的次数相同.

参数：

• name：操作的名称(可选).

返回值：

该方法返回一个类型为int64的张量.

num_work_units_completed

num_work_units_completed(name=None)

返回此读取器完成处理的工作单位数.

参数：

• name：操作的名称(可选).

返回值：

该函数返回一个类型为int64的张量.

read

read(
    queue,
    name=None
)

返回读取器生成的下一条记录(key,value)对.

如果需要,将从队列中取出一个工作单元(例如,当Reader需要从一个新文件开始读取,因为它已经完成了前一个文件).

参数：

• queue：队列或可变字符串张量,表示队列的句柄,包含字符串工作项.
• name：操作的名称(可选).

返回值：

张量元组(key,value),其中,key是一个字符串标量张量,value是一个字符串标量张量.

read_up_to

read_up_to(
    queue,
    num_records,
    name=None
)

最多返回由读取器生成的num_records(key,value)对.

如果需要,将从队列中取出一个工作单元(例如,Reader需要从一个新文件开始读取,因为它已经完成了前一个文件).即使在最后一批之前,它的返回率也可能少于num_records.

参数：

• queue：队列或可变字符串张量,表示队列的句柄,包含字符串工作项.
• num_records：要读取的记录数.
• name：操作的名称(可选).

返回值：

张量元组(keys,values),其中,keys是一维字符串张量,values也是一维字符串张量.

reset

reset(name=None)

将读取器恢复到其初始状态.

参数：

• name：操作的名称(可选).

返回值：

该方法返回创建的操作.

restore_state

restore_state(
    state,
    name=None
)

将读取器恢复到先前保存的状态.

并非所有读取器都能够支持restore,所以这可能会产生未实现的错误.

参数：

• state：一个字符串张量,具有匹配类型的Reader的SerializeState的结果.
• name：操作的名称(可选).

返回值：

该方法返回创建的操作.

serialize_state

serialize_state(name=None)

生成一个字符串张量,用于编码读取器的状态.

并非所有的读取器都支持序列化,所以这可能会产生未实现的错误.

参数：

• name：操作的名称(可选).

返回值：

该方法返回一个字符串张量.