如何撰寫tfrecord檔案并讀取它？錯誤是：在0'處截斷的記錄失敗，讀取的位元組數比請求的少[Op:IteratorGetNext]-有解無憂

我想使用 tfrecord 來處理大量的 MRI 影像，但我不知道該怎么做。下面是我的代碼、錯誤和資料鏈接。（抱歉，如果您發現代碼有點長）。

關于資料：

484張訓練影像，每張的形狀為(240, 240, 155, 4)，這4個數字分別是高度、寬度、層數和通道數。
484 個標簽，每個標簽的形狀為 (240, 240, 155)

首先我重新排列我的資料，

image_data_path = './drive/MyDrive/Brain Tumour/Task01_BrainTumour/imagesTr/'
label_data_path = './drive/MyDrive/Brain Tumour/Task01_BrainTumour/labelsTr/'

image_paths = [image_data_path   name 
               for name in os.listdir(image_data_path) 
               if not name.startswith(".")]

label_paths = [label_data_path   name
               for name in os.listdir(label_data_path)
               if not name.startswith(".")]

image_paths = sorted(image_paths)
label_paths = sorted(label_paths)

并定義一個函式來加載 1 個 nii 檔案。我用尼巴貝爾。

def load_one_sample(image_path, label_path):

  image = nib.load(image_path).get_fdata()
  label = nib.load(label_path).get_fdata().astype(int)  # the original dtype is float64

  return image, label

這里我寫了一些輔助函式，'float' 用于影像，'int' 用于標簽：

def float_feature(value):
  return tf.train.Feature(float_list = tf.train.FloatList(value = value))

def int64_feature(value):
  return tf.train.Feature(int64_list = tf.train.Int64List(value = value))

def create_example(image_path, label_path):

  image, label = load_one_sample(image_path, label_path)
  image, label = image.ravel(), label.ravel()
  feature = {'image': float_feature(image),
             'label': int64_feature(label)}
  example = tf.train.Example(features = tf.train.Features(feature = feature))

  return example

def parse_tfrecord(example):

  feature = {'image': tf.io.FixedLenFeature([240, 240, 155, 4], tf.float32),
             'label': tf.io.FixedLenFeature([240, 240, 155], tf.int64)}
  parsed_example = tf.io.parse_single_example(example, feature)

  return parsed_example

然后開始轉換和讀取tfrecord，僅舉一個例子：

test_writer = tf.io.TFRecordWriter('test.tfrecords')

example = create_example(image_paths[0], label_paths[0])
test_writer.write(example.SerializeToString())

serialised_example = tf.data.TFRecordDataset('test.tfrecords')
parsed_example = serialised_example.map(parse_tfrecord)

最后，我嘗試繪制一張影像，但收到此錯誤訊息：

for features in parsed_example.take(1):
  plt.imshow(features['image'][:, :, 100, 0])

錯誤： 0' 處的截斷記錄失敗，讀取的位元組數少于請求的位元組數 [Op:IteratorGetNext]

資料鏈接：如何撰寫tfrecord檔案并讀取它？錯誤是：在 0' 處截斷的記錄失敗，讀取的位元組數比請求的少 [Op:IteratorGetNext]

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標籤：Python 张量流记录

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