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TFRecord文件查看所有特征

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TFRecord作为一种在Tensorflow框架中被普遍采用的数据存储形式，具备跨平台兼容性、节省存储空间以及高效处理能力等优势。由于Tensorflow拥有庞大的开发者群体，实现训练过程中数据文件格式的统一具有重要的现实意义，同时也能够有效降低用户的学习难度与迁移成本。

然而，TFRecord所采用的是二进制编码方式，这导致其内容无法直接进行可视化查看。因此，如何便捷地解析并展示TFRecord格式及其内部数据内容，成为当前亟需解决的关键问题。

为何需要对TFRecord数据进行查看？为了更好地理解这一需求，首先有必要了解常规情况下写入与读取TFRecord数据的核心流程。

复制代码 
 # 1. 写入过程

    
 # 一张图片，我写入了其内容，label，长和宽几个信息
    
 tf_example = tf.train.Example(
    
     features=tf.train.Features(feature={
    
         'encoded': bytes_feature(encoded_jpg),
    
         'label': int64_feature(label),
    
         'height': int64_feature(height),
    
         'width': i

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