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label_bytesとbytestream.seekの用法

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label_bytesとbytestream.seekの用法がわかりません。
http://www.buildinsider.net/small/booktensorflow/0201   
を参考にして今Tensorflowの勉強をしています。  
しかし、以下のコードを書いたとき

# -*- coding: utf-8 -*-
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function

import os
import numpy as np

class Cifar10Record(object):
    width = 32
    height = 32
    depth = 3

    def set_label(self,label_byte):
        self.label = np.frombuffer(label_byte,dtype=np.uint8)

    def set_image(self,image_bytes):
        byte_buffer = np.frombuffer(image_bytes,dtype=np.int8)
        reshaped_array = np.reshape(byte_buffer,[self.depth,self.height,self.width])
        self.byte_array = np.transpose(reshaped_array,[1,2,0])
        self.byte_array = self.byte_array.astype(np.float32)

class Cifar10Reader(object):
 def __init__(self,filename):
     if not os.path.exists(filename):
         print(filename + ' is not exist')
         return

     self.bytestream = open(filename,mode="rb")

 def close(self):
     if not self.bytestream:
         self.bytestream.close()

 def read(self,index):
     result = Cifar10Record()

     label_bytes = 1
     image_bytes = result.height * result.width * result.depth
     record_bytes = label_bytes + image_bytes

     self.bytestream.seek(record_bytes * index,0)

     result.set_label(self.bytestream.read(label_bytes))
     result.set_image(self.bytestream.read(image_bytes))

     return result


以下の部分でlabel_bytesを使っていてこの用法がわかりません。

 def read(self,index):
     result = Cifar10Record()

     label_bytes = 1
     image_bytes = result.height * result.width * result.depth
     record_bytes = label_bytes + image_bytes

     self.bytestream.seek(record_bytes * index,0)

     result.set_label(self.bytestream.read(label_bytes))
     result.set_image(self.bytestream.read(image_bytes))

     return result


なぜ画像を認識するシステムで、それぞれの画像のバイト数は違うのに、 label_bytesで1を固定で設定しているのでしょうか?
さらに、 record_bytesでlabel_bytes とimage_bytes の足し算を行っていて
それをbytestream.seekメソッドで渡している理由もわかりません。
bytestream.seekメソッドを検索したのですが、この書き特有のものなのか、リファレンスが出てこなくて...。
この書き方はこのコード特有なものかと思いきや
http://qiita.com/qooa/items/561ac4cbd20a276ebd42
で別の画像認識を行っている方も同じ書き方をしています。
この部分は画像認識にマストなものなのでしょうか?

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+1

ラベルデータ値のサイズは1byte、その後に続く画像データは幅×高さbyte
この2つを足したものが1レコードのサイズになります。
indexで指定された位置まで移動するということは1レコードサイズ×indexだけファイル先頭からseekすることになります。

よくわからない場合は、TensorFlowでデータの読み込み ― 画像を分類するCIFAR-10の基礎CIFAR-10のデータ構造にある図を見ながら考えてみてください。

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  • 2017/04/12 11:20

    ありがとうございます!レコードという単位はある1つの画像を構成するLGBの要素の1つということでしょうか?(ラベルを除いて)また、その合計を10000に固定するのは何か意味があるのでしょうか?

    キャンセル

  • 2017/04/12 11:28 編集

    提示しているサイトを読めば理由は明らかですが、サイトに書かれた内容を理解されていますか?
    過去の質問でも未解決が多数残っているようですし、もう少し勉強のペースを落として
    理解できたか確認しながら学習を進めることを強くお勧めます。

    キャンセル

  • 2017/04/12 11:35

    1つのファイル(データセット)には、10,000個のレコードが含まれています
    と書かれていますね...!すみません。どんなに大きなファイルでも小さなファイルでも、10,000個のレコードを持つことには変わりはないのですね!

    キャンセル

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