���������������������������

• data_convert.py������������rb���������������������������������������������

  with open(filename, 'rb') as f:
      image_data = f.read()

���������������������

• ������sys.exc_info()���������������������������

  try:
      #alice code
  except Exception as e:
      import sys
      print("Error:", sys.exc_info()[2])
      raise

������������������������

• ���������������������������������������������������������

  osUnauthorizedDir=os.listdir("C:/������������������������")
  # ������
  osUnauthorizedDir=os.listdir(r"C:\������������������������")

���������������������������

• ������multiprocessing.Queue���������������������������������������������������������

������������������

• TensorFlow>=2.0���������������������������������������

���������������������������

• ������������������������������������������������

  parser.add_argument('--input_dir', '-i', required=True, help='������������������')

���������������������

• ������TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL���������AVEX���������������

  import os
  os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

���������������������

• ������������������������������������������������������������������������

������������������������

# coding:utf-8
import argparse
import os
import logging
from tensorflow.python_io import TFRecordWriter
def _bytes_feature(value):
    return tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[value]))
def _png_to_jpeg(self, image_data):
    return self._sess.run(self._png_to_jpeg, feed_dict={self._png_data: image_data})
def _process_image_files(name, filenames, texts, labels, num_shards, command_args):
    logging.info('Determining list of input files and labels from %s.' % command_args.input_dir)
    # ������������������������������������������

������log������

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

������������

# ���������������������������������
pathDir = r"yourFileName"  # ���������������������

������������������

# ������multiprocessing������������������
import multiprocessing
from tensorboard import logging
class ProcessManager:
    def __init__(self):
        self.processes = []
        self.coord = None
    def add_process(self, target, args=(), name=''):
        proc = multiprocessing.Process(target=target, args=args, name=name)
        proc.start()
        self.processes.append(proc)
        if self.coords is None:
            self.coord = multiprocessing.Manager.JoinableThreadPool()
            self.coord.start()
    def join(self, clear=True):
        if self.coord is not None:
            self.coord.join()
            if clear:
                self.processes.clear()
                self.coord = None
    def terminate Processes:
        for proc in self.processes:
            proc.terminate()
            if proc.isAlive():
                proc.join()