TFRecordTool

# 导入包
import tensorflow as tf
import numpy as np
import os

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    介绍：
    tfrecord格式是tensorflow官方推荐的数据格式，把数据、标签进行统一的存储
    tfrecord文件包含了tf.train.Example 协议缓冲区（protocol buffer，协议缓冲区包含了特征 Features）， 能让tensorflow更好的利用内存。

    Author:Ephemerptero
    Version:1.0.0
    Date:2019-3-23
    QQ:605686962
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# 定义生成整数型和字符串型属性的方法，这是将数据填入到Example协议
# 内存块（protocol buffer）的第一步，以后会调用到这个方法
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def Int64_feature（value）:
    return tf.train.Feature（int64_list=tf.train.Int64List（value=[value]））

def Bytes_feature（value）:
    return tf.train.Feature（bytes_list=tf.train.BytesList（value=[value]））



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# TFRecord格式保存函数:
# data:格式为M x N ，M为数据集个数，N为一个数据项，常用data[i]表示
# label:同理
# filename: 路径名+文件名（无后缀名）
# npart: 将该文件拆分为n个TFR保存
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def SaveByTFRecord（datalabelfilename