Python 如何从TensorFlow中tf.WholeFileReader.read（）返回的文件名中提取类标签？

我在子目录中组织了一组图像，它们对应于图像的类标签。例如

• images/1/0000001.jpg，images/1/0000002.jpg。。。对于第1类图像
• images/2/0123456.jpg，images/2/0123457.jpg。。。对于第2类图像

现在，我想知道如何在使用

tf.WholeFileReader（）

时获得整数类标签，该函数具有

read

方法，该方法将文件名作为张量。在图的外部，我可以简单地执行

int（'images/2/0123457.jpg'.split（'/'）[1]）

来获取整数标签，但是如何在图的内部执行，以便使用标签进行模型训练？下面是一个简单的例子，我基本上是在寻找

class_label=…#的解决方案在下面的示例中，从文件\u name

获取类标签：

将tensorflow导入为tf
g=tf.Graph（）
使用g.as_default（）：
filename\u queue=tf.train.string\u input\u producer(
tf.train.match_filename_once（'images/*/*.jpg'））
image\u reader=tf.WholeFileReader（）
文件名，image\u raw=image\u reader.read（文件名\u队列）
file\u name=tf.identity（file\u name，name='file\u name'）
image=tf.image.decode\u jpeg（image\u raw，name='image'）
类别标签=…#从文件名获取类标签
将tf.Session（graph=g）作为sess：
sess.run（tf.local\u variables\u initializer（））
coord=tf.train.Coordinator（）
线程=tf.train.start\u queue\u runner（coord=coord）
image\u tensor=sess.run（'image:0'）
打印（'Image shape:'，Image_tensor.shape）
file\u name=sess.run（'file\u name:0'）
打印（'文件名：'，文件名）
协调请求停止（）
坐标连接（线程）

刚刚用

tf.split\u string

和

tf.string\u to\u number

找到了我问题的解决方案：

class_label = tf.string_split([file_name], '/').values[1]
class_label = tf.string_to_number(class_label, tf.int32)

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刚刚用

tf.split\u string

和

tf.string\u to\u number

找到了我问题的解决方案：

class_label = tf.string_split([file_name], '/').values[1]
class_label = tf.string_to_number(class_label, tf.int32)