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小编给大家分享一下TensorFlow中如何读取图像数据，希望大家阅读完这篇文章后大所收获，下面让我们一起去探讨方法吧！

　三种读取数据的方式，分别用于处理单张图片、大量图片，和TFRecorder读取方式。并且还补充了功能相近的tf函数。

1、处理单张图片

　　我们训练完模型之后，常常要用图片测试，有的时候，我们并不需要对很多图像做测试，可能就是几张甚至一张。这种情况下没有必要用队列机制。

import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt

def read_image(file_name):
 img = tf.read_file(filename=file_name)  # 默认读取格式为uint8
 print("img 的类型是",type(img));
 img = tf.image.decode_jpeg(img,channels=0) # channels 为1得到的是灰度图，为0则按照图片格式来读
 return img

def main( ):
 with tf.device("/cpu:0"):
　　　　  # img_path是文件所在地址包括文件名称，地址用相对地址或者绝对地址都行 
   img_path='./1.jpg'
   img=read_image(img_path)
   with tf.Session() as sess:
   image_numpy=sess.run(img)
   print(image_numpy)
   print(image_numpy.dtype)
   print(image_numpy.shape)
   plt.imshow(image_numpy)
   plt.show()

if __name__=="__main__":
 main()

"""

当前标题：TensorFlow中如何读取图像数据-创新互联
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