Jan*_*ska 1 python protocol-buffers tensorflow
I\xe2\x80\x99m 谈论https://research.google.com/audioset/download.html上提供的音频特征数据集上提供的音频特征数据集,作为由帧级音频 tfrecord 组成的 tar.gz 存档。
\n\n从 tfrecord 文件中提取其他所有内容都可以正常工作(我可以提取键:video_id、start_time_seconds、end_time_seconds、标签),但训练所需的实际嵌入似乎根本不存在。当我迭代数据集中任何 tfrecord 文件的内容时,仅打印四个键 video_id、start_time_seconds、end_time_seconds 和 labels。
\n\n这是我正在使用的代码:
\n\nimport tensorflow as tf\nimport numpy as np\n\ndef readTfRecordSamples(tfrecords_filename):\n\n record_iterator = tf.python_io.tf_record_iterator(path=tfrecords_filename)\n\n for string_record in record_iterator:\n example = tf.train.Example()\n example.ParseFromString(string_record)\n print(example) # this prints the abovementioned 4 keys but NOT audio_embeddings\n\n # the first label can be then parsed like this:\n label = (example.features.feature[\'labels\'].int64_list.value[0])\n print(\'label 1: \' + str(label))\n\n # this, however, does not work:\n #audio_embedding = (example.features.feature[\'audio_embedding\'].bytes_list.value[0])\n\nreadTfRecordSamples(\'embeddings/01.tfrecord\')\nRun Code Online (Sandbox Code Playgroud)\n\n有什么技巧可以提取 128 维嵌入吗?\n或者它们真的不在此数据集中吗?
\n解决了,tfrecord 文件需要作为序列示例而不是示例来读取。如果行以上代码有效
example = tf.train.Example()
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
被替换为
example = tf.train.SequenceExample()
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
然后只需运行即可查看嵌入和所有其他内容
print(example)
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