修复.range到列表转换

在Python3中，range返回的是一个range对象，而不是列表。为了确保能正确处理，需要将range对象转换为列表。以下是修复代码：

from __future__ import absolute_importimport argparseimport osimport loggingfrom src.tfrecord import mainimport numpy as npimport tensorflow as tf# coding: utf-8...def _find_image_files(data_dir, labels_file, command_args):    # 现在将range转换为列表    shuffled_index = list(range(len(filenames)))    random.seed(12345)    random.shuffle(shuffled_index)    filenames = [filenames[i] for i in shuffled_index]    texts = [texts[i] for i in shuffled_index]    labels = [labels[i] for i in shuffled_index]    return filenames, texts, labels

修复文件路径的编码问题

确保数据集目录和文件名只包含ASCII字符，可通过以下方式检查：

chcp944C ."  # 将当前目录的文件名转换为可打印的ASCII字符

如果您使用中文目录名，建议改为拼音表示。

修复_bytes_feature函数

修改TFRecord编码函数，确保返回的是字节列表：

def _bytes_feature(value):    """Wrapper for inserting bytes features into Example proto."""    value = tf.compat.as_bytes(value)    return tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[value]))

修复_image_to_jpeg函数

确保png_to_jpeg函数输出的image_data类型是字节：

def png_to_jpeg(self, image_data):    return self._sess.run(self._png_to_jpeg,                          feed_dict={self._png_data: image_data})

修复处理范围的函数

将xrange改为range：

# 在调用范围函数时更改xrange为rangein Python3中，xrange，该函数返回一个区间的整数序列，适用于for循环，但不会占用内存。但是，现在这个处境下，更改xrange为range：for s in range(num_shards_per_batch):

确保文件编码一致

检查所有文件读取和Writing操作使用相同的编码方式，避免读取和写入时出现编码不一致的问题。

优化存储路径和文件名

确保data_dir、train_directory、validation_directory中只包含允许的字符。例如，使用英文文件名和路径分隔符。

更新TensorFlow版本

确保TensorFlow版本已更新到accelerator支持的版本，以减少兼容性问题。

修复其他潜在错误

• 在convert_to_example函数中，确保filename和text字段的处理无误。
• 确保image/encoded的值是正确的bytes格式。
• 在读取文本文件时，使用正确的编码，如'utf-8'。