tensorflow基础：CSV文件的读取

一、概念   上一篇文章介绍了如何创建图片以及图片标签的csv文件，这一篇来说一下如何读取csv文件。 在使用Tensorflow时，可以一边处理数据，一边根据csv文件读取图片，防止一次性读入过多数据造成资源耗光。 二、思路   使用readines函数从csv文件中循环读取一条条记录，将读取到的地址和标签分别放置于两个不同的列表中。 三、代码实现

image_list = [] label_list = [] with open('train_list.csv) as fid: for image in fid.readlines(): image_list.append(image.strip().split(',')[o]) label_list.append(image.strip().split(',')[1])

  通过上述代码，图片地址和标签已经存储到了相应的列表中，剩下的就是根据实际情况进行下一步操作。比如，根据地址读取图片，读取图片代码如下：

img = cv2.imread(image_list[0]) img = cv2.resize(img, (224, 224)) cv2.imshow('img',img) cv2.waitKey()

又比如将其转换为Tensor，做为模型的输入，代码如下：

img = tf.image.convert_image_dtype(tf.image.decode_jpeg(image_list[0], channels=3), dtype=tf.float32) print(img)

可见，此时已经是tensor类型了。