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プログラミング言語はパソコン上で実行することができるソースコードを記述する為に扱う言語の総称です。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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pythonでtfrecordsデータのレコードを選んでtfrecordsデータを再構成したい

aiueo12345

総合スコア41

プログラミング言語

プログラミング言語はパソコン上で実行することができるソースコードを記述する為に扱う言語の総称です。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2021/10/16 02:26

前提・実現したいこと

tfrecordsデータから特定のレコードのみを選び、それらからなる新しいtfrecordsデータを作成したいと考えています。

例えば、元のtfrecordsデータのレコード数が10だった場合に、2番目と3番目と7番目のレコードからなる新たなtfrecordsデータを構成したいです。

発生している問題・エラーメッセージ

自分で調べた限りでは、tfrecordsデータを分割する方法は見つけることができました。

しかし、任意のレコードを選んで再構成する方法は見つけることができませんでした。

最後に

質問に不備等ございましたらご指摘いただけますと幸いです。
ご回答よろしくお願いいたします。

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自己解決

最適解ではないように思いますが、自己解決しました。
拙いプログラム失礼します。

python

1import tensorflow as tf 2 3 4path = "" # 元のTFRecordファイルのパス 5 6 7num_list =[] # 取り出したいレコード番号のリスト 8 9rec_num = len(list(tf.compat.v1.python_io.tf_record_iterator(path))) 10dataset = [] # 新しいTFRecordを構成するデータのリスト 11count = 0 12 13# TFRecordファイルの読み込み 14raw_dataset = tf.data.TFRecordDataset(path) 15for raw_record in raw_dataset.take(rec_num): #レコード数だけ繰り返す 16 print(f"count : {count}") 17 if str(count) in num_list: 18 example = tf.train.Example() 19 example.ParseFromString(raw_record.numpy()) 20 dataset.append(example) 21 count += 1 22 23# TFRecordファイルの書き出し 24filename = "" # 書き出し先ファイルパス 25with tf.io.TFRecordWriter(filename) as writer: 26 for i in dataset: 27 writer.write(i.SerializeToString())

投稿2021/10/16 10:55

aiueo12345

総合スコア41

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