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TFRecordの中身は「Protocol Buffers」である。生のProtocol Buffersは面倒すぎるのでTenforflowが簡単に扱えるラッパーライブラリを用意してくれたものがTFRecordである。TFRecordの中身は「[[Protocol Buffers]]」である。大雑把にいえば、生のProtocol Buffersは準備が面倒すぎるので[[Tenforflow]]の中の人が簡単に扱えるよう[[ラッパーライブラリ]]を用意してくれたものがTFRecordである。
編集の要約なし
'''TFRecord'''とは、[[tensorflow]]が推奨しているデータ形式、ファイル形式である。 [[拡張子]]は「.tfrecord」としていることが多い。
==概要==
TFRecordは[[CSV]]や[[JSON]]などと同様の[[テキスト]]に加え、[[バイナリ]]を効率的に格納できるという代物である。これにより物体検出の[[機械学習]]で使用する画像ファイル（バイナリ）、その中の物体を指す矩形座標（数値）、そして物体名のラベル（テキスト）などを１つのファイルに格納できる。
[[JSON]]に[[バイナリ]]を格納しようとすると[[BASE64]]などを使い無理やりテキスト化して格納する必要があり、これに伴い[[ファイル]]が肥大化したりと非常に効率が悪い。一方、TFRecordならそんな問題も解決だ。[[Tensorflow]]以外の用途でも「テキストとバイナリを同時に扱いたい」という用途では活躍することであろう。
==関連クラス==
*保存 = tf.io.TFRecordWriter
*読込 = tf.data.TFRecordDataset
