Python 在不启动会话的情况下检查TFRecordReader条目

假设我用MNIST示例（）编写了一个TFRecords文件 这是这样做的：

writer = tf.python_io.TFRecordWriter(filename)
  for index in range(num_examples):
    image_raw = images[index].tostring()
    example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
        'height': _int64_feature(rows),
        'width': _int64_feature(cols),
        'depth': _int64_feature(depth),
        'label': _int64_feature(int(labels[index])),
        'image_raw': _bytes_feature(image_raw)}))
    writer.write(example.SerializeToString())
  writer.close()

然后在其他脚本中加载它。但我找到的唯一方法是将其作为张量运行并提取数据，其中

r

是迭代器

record\u iter=tf.python\u io.tf\u record\u迭代器（db\u path）

例如，可以使用

single_ex['height']

检索数据。 然而，在我看来，必须有一个更简单的方法。我似乎找不到相应的.proto来检索数据。数据肯定在那里。这里是

r

的转储：

?
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    image_raw?
?
?&00>a?????????????(??Y??aC\?z??;??\????\e?\i???
                                                ??)L???^
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depth


label


width


height

？
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原图？
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&00>a？？？？？？？（Y？？aC \？z；？？\e？\i？？？
我^
可以使用
tf.train.Example.ParseFromString（）
将字符串转换为protobuf对象：

r = ...  # String object from `tf.python_io.tf_record_iterator()`.
example_proto = tf.train.Example()
example_proto.ParseFromString(r)

可以在中找到此协议缓冲区的架构。
谢谢，不知道为什么找不到它。
r = ...  # String object from `tf.python_io.tf_record_iterator()`.
example_proto = tf.train.Example()
example_proto.ParseFromString(r)