小编Jan*_*ska的帖子

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。

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。

这是我正在使用的代码：

import 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\')\n

有什么技巧可以提取 128 …