模块：tf.io

定义在：tensorflow/_api/v1/io/__init__.py。

tf.io命名空间的公共API。

类

class FixedLenFeature：用于解析固定长度输入要素的配置。

class FixedLenSequenceFeature：用于将可变长度输入要素解析为Tensor的配置。

class PaddingFIFOQueue：FIFOQueue，支持通过填充批处理可变大小的张量。

class PriorityQueue：一种队列实现，以优先顺序使元素出列。

class QueueBase：队列实现的基类。

class RandomShuffleQueue：以随机顺序使元素出列的队列实现。

class SparseFeature：用于从Example中解析稀疏输入要素的配置。

class TFRecordCompressionType：记录的压缩类型。

class TFRecordOptions：用于操作TFRecord文件的选项。

class TFRecordWriter：将记录写入TFRecords文件的类。

class VarLenFeature：用于解析可变长度输入要素的配置。

功能

decode_base64(...)：解码web安全base64编码的字符串。

decode_compressed(...)：解压缩字符串。

decode_csv(...)：将CSV记录转换为张量。每列映射到一个张量。

decode_json_example(...)：将JSON编码的Example记录转换为二进制协议缓冲区字符串。

decode_raw(...)：将字符串的字节重新解释为数字向量。

deserialize_many_sparse(...)：从序列化的minibatch反序列化和连接SparseTensors。

encode_base64(...)：将字符串编码为web安全的base64格式。

match_filenames_once(...)：保存匹配模式的文件列表，因此只计算一次。

matching_files(...)：返回与一个或多个glob模式匹配的文件集。

parse_example(...)：将Example原型解析为张量的dict。

parse_sequence_example(...)：解析一批SequenceExample原型。

parse_single_example(...)：解析一个Example原型。

parse_single_sequence_example(...)：解析一个SequenceExample原型。

parse_tensor(...)：将序列化的tensorflow.TensorProto原型转换为Tensor。

read_file(...)：读取并输出输入文件名的全部内容。

serialize_many_sparse(...)：将N-minibatch SparseTensor序列化为一个[N, 3] Tensor。

serialize_sparse(...)：将SparseTensor序列化为3-vector (1-DTensor)对象。

tf_record_iterator(...)：从TFRecords文件读取记录的迭代器。

write_file(...)：以输入文件名将内容写入文件。以递归方式创建文件。

write_graph(...)：将图形原型写入文件。