读写 tfrecord 文件的 Rust crate

【文件属性】：
文件名称：读写 tfrecord 文件的 Rust crate
文件大小：202KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-06-28 19:00:20
rust-tfrecord tfrecord-rustcrate 提供了从 TensorFlow 序列化和反序列化 TFRecord 数据格式的功能。特征提供高级Example类型以及低级Vec bytes {,de} 序列化。支持异步/等待语法。使用futures-rs很容易。与serde 、image 、ndarray和tch 的互操作性。TensorBoard 支持。用法在你的项目中使用这个 crate将此行附加到您的Cargo.toml 。tfrecord = "0.5"TensorFlow 更新通知crate 编译来自 TensorFlow 的预先生成的 ProtocolBuffer 代码。如果是 TensorFlow 更新或自定义补丁，请手动运行代码生成，详情请参阅从 TensorFlow 生成 ProtocolBuffer 代码部分。可用的货物功能模块特点full ：启用所有功能。async_ ：启用异步/等待功能。dataset ：启用可以从多个 TFRecord 文件加载记录的数据集 API。summary ：启用摘要和事件类型和编写器，主要用于 TensorBoard。第三方板条箱支持

【文件预览】：
rust-tfrecord-master
----.gitignore(61B)
----src()
--------utils.rs(571B)
--------dataset.rs(11KB)
--------error.rs(2KB)
--------conversions()
--------writer.rs(4KB)
--------io.rs(8KB)
--------types.rs(8KB)
--------markers.rs(4KB)
--------protos()
--------summary()
--------reader.rs(9KB)
--------lib.rs(2KB)
----LICENSE(1KB)
----Cargo.toml(2KB)
----.gitmodules(0B)
----examples()
--------event_reader()
--------tfrecord_info.rs(2KB)
--------tensorboard_async.rs(5KB)
--------dataset.rs(4KB)
--------tensorboard.rs(5KB)
--------tfrecord_info_async.rs(3KB)
--------save_mnist_to_tfrecord.rs(4KB)
----README.md(8KB)
----tests()
--------summary.rs(4KB)
--------dataset.rs(5KB)
--------common.rs(4KB)
--------example.rs(5KB)
----rustfmt.toml(52B)
----prebuild_src()
--------tensorflow_with_serde.rs(99KB)
--------tensorflow_without_serde.rs(93KB)
----build.rs(9KB)