TensorFlow学习笔记：tf.gfile文件读写

Module: tf.gfile

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tf.gfile.FastGFile()

读写文件，句柄具有.read()方法，实测凡是使用tf.gfile.FastGFile()的地方换乘open()并不会报错（包括读取普通文件和读取tf模型文件）：

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本代码也是加载图pb文件并获取节点张量句柄的标准流程，feed_dict输入节点 & sess.run(输出节点)就可以使用模型了
'''
#with tf.gfile.FastGFile(os.path.join(MODEL_DIR, MODEL_FILE), 'rb') as f:  # 使用tf.gfile.FastGFile()函数的方法
with open(os.path.join(MODEL_DIR, MODEL_FILE), 'rb') as f:                 # 使用open()函数的方法
    graph_def = tf.GraphDef()                                              # 生成图
    graph_def.ParseFromString(f.read())                                    # 图加载模型
    bottleneck_tensor,jpeg_data_tensor = tf.import_graph_def(              # 从图上读取张量，同时把图设为默认图
        graph_def,
        return_elements=[BOTTLENECK_TENSOR_NAME,JPEG_DATA_TENSOR_NAME])
 
 
print(gfile.FastGFile(image_path,'rb').read()==open(image_path,'rb').read())
# True

除了read()方法外，常用的方法如下：

read(n=-1)
# 默认返回整个文件，否则返回n bytes of the file

readline()
# 读取文件的下一行，保留末尾的'\n'换行符

readlines()
# 读取文件中所有的文段（line），并存放在列表（list）中

size()
# 返回文件大小

write(file_content)
# Writes file_content to the file. Appends to the end of the file.

参考资料：

• 叠加态的猫：『TensorFlow』函数实践专项

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Python默认文件读写open()

读写文件前，我们先必须了解一下，在磁盘上读写文件的功能都是由操作系统提供的，现代操作系统不允许普通的程序直接操作磁盘，所以，读写文件就是请求操作系统打开一个文件对象（通常称为文件描述符），然后，通过操作系统提供的接口从这个文件对象中读取数据（读文件），或者把数据写入这个文件对象（写文件）。

使用Python内置的 open()函数，传入文件名和标示符：

>>> f = open('/Users/michael/test.txt', 'r')

'r'为标示符，包含：

'r':    默认值，表示从文件读取数据。
'w':    表示要向文件写入数据，并截断以前的内容
'a':    表示要向文件写入数据，添加到当前内容尾部
'r+':   表示对文件进行可读写操作（删除以前的所有数据）
'r+a':  表示对文件可进行读写操作（添加到当前文件尾部）
'b':    表示要读写二进制数据

若要读取二进制文件，比如图片、视频等，使用'rb'模式打开文件即可：

>>> f = open('/Users/michael/test.jpg', 'rb')
>>> f.read()
b'\xff\xd8\xff\xe1\x00\x18Exif\x00\x00...' # 十六进制表示的字节

如果文件打开成功，接下来，调用read()方法可以一次读取文件的全部内容，Python把内容读到内存，用一个str对象表示：

>>> f.read()
'Hello, world!'

最后一步是调用 close()方法关闭文件。文件使用完毕后必须关闭，因为文件对象会占用操作系统的资源，并且操作系统同一时间能打开的文件数量也是有限的：

>>> f.close()

为了防止忘记关闭文件导致内存占用，推荐使用with语句来自动帮调用close()方法：

with open('/path/to/file', 'r') as f:
    print(f.read())

参考资料：

• 廖雪峰的Python教程：文件读写

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