Python 使用数据读取器在tensorflow中读取tiff文件的正确方法

我正在使用tensorflow读取一些tiff格式的地理空间图像数据。我想使用类似于：

    images = tf.convert_to_tensor(image_list, dtype=tf.string)
    img_contents = tf.read_file(images)
    img = tf.image.decode_image(img_contents, channels=3)

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我想我需要做的是自己写一个解码函数。但img_内容实际上是一个张量字符串，我不能直接使用它来访问文件。有什么方法可以读取tiff图像吗？

您可以用Python解析您的文件，并通过feed\u dict传递给TensorFlow training graph，遵循代码进行演示，但不可运行：

def read_tiff_file(file_path):
    #### code that read tiff_file content 
    return image_content # return the image content with 18 * 18 * 3

image_pl = tf.placeholder([18, 18, 3], tf.float32) # suppose your image is 18*18 with 3 channels

## constructing tf.graph with image_pl
## ...

train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(loss)

with tf.Session as sess:
    for file_name in file_name_list:
        image_content = read_tiff_file(file_name)
        sess.run(train_step, feed_dict={image_pl:image_content})

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只是想知道，我有没有办法继续使用带队列的dataReader？@qsmank没有tiff_解码，所以我建议你写op，否则就不可能了。