一、gfile模块是什么

gfile模块定义在tensorflow/python/platform/gfile.py，但其源代码实现主要位于tensorflow/tensorflow/python/lib/io/file_io.py，那么gfile模块主要功能是什么呢？

google上的定义为：

翻译过来为：

没有线程锁的文件I / O操作包装器

...对于TensorFlow的tf.gfile模块来说是一个特别无用的描述！

tf.gfile模块的主要角色是：

1.提供一个接近Python文件对象的API，以及

2.提供基于TensorFlow C ++ FileSystem API的实现。

C ++ FileSystem API支持多种文件系统实现，包括本地文件，谷歌云存储（以gs：//开头）和HDFS（以hdfs：/开头）。 TensorFlow将它们导出为tf.gfile，以便我们可以使用这些实现来保存和加载检查点，编写TensorBoard log以及访问训练数据（以及其他用途）。但是，如果所有文件都是本地文件，则可以使用常规的Python文件API而不会造成任何问题。

以上为google对tf.gfile的说明。

二、gfile API介绍

下面将分别介绍每一个gfile API！

2-1）tf.gfile.Copy(oldpath, newpath, overwrite=False)

拷贝源文件并创建目标文件，无返回，其形参说明如下：

oldpath：带路径名字的拷贝源文件；

newpath：带路径名字的拷贝目标文件；

overwrite：目标文件已经存在时是否要覆盖，默认为false，如果目标文件已经存在则会报错

2-2）tf.gfile.MkDir(dirname)

创建一个目录，dirname为目录名字，无返回。

2-3）tf.gfile.Remove(filename)

删除文件，filename即文件名，无返回。

2-4）tf.gfile.DeleteRecursively(dirname)

递归删除所有目录及其文件，dirname即目录名，无返回。

2-5）tf.gfile.Exists(filename)

判断目录或文件是否存在，filename可为目录路径或带文件名的路径，有该目录则返回True，否则False。

2-6）tf.gfile.Glob(filename)

查找匹配pattern的文件并以列表的形式返回，filename可以是一个具体的文件名，也可以是包含通配符的正则表达式。

2-7）tf.gfile.IsDirectory(dirname)

判断所给目录是否存在，如果存在则返回True，否则返回False，dirname是目录名。

2-8）tf.gfile.ListDirectory(dirname)

罗列dirname目录下的所有文件并以列表形式返回，dirname必须是目录名。

2-9）tf.gfile.MakeDirs(dirname)

以递归方式建立父目录及其子目录，如果目录已存在且是可覆盖则会创建成功，否则报错，无返回。

2-10）tf.gfile.Rename(oldname, newname, overwrite=False)

重命名或移动一个文件或目录，无返回，其形参说明如下：

oldname：旧目录或旧文件；

newname：新目录或新文件；

overwrite：默认为false，如果新目录或新文件已经存在则会报错，否则重命名或移动成功。

2-11）tf.gfile.Stat(filename)

返回目录的统计数据，该函数会返回FileStatistics数据结构，以dir(tf.gfile.Stat(filename))获取返回数据的属性如下：

2-12）tf.gfile.Walk(top, in_order=True)

递归获取目录信息生成器，top是目录名，in_order默认为True指示顺序遍历目录，否则将无序遍历，每次生成返回如下格式信息(dirname, [subdirname, subdirname, ...], [filename, filename, ...])。

2-13）tf.gfile.GFile(filename, mode)

获取文本操作句柄，类似于python提供的文本操作open()函数，filename是要打开的文件名，mode是以何种方式去读写，将会返回一个文本操作句柄。

tf.gfile.Open()是该接口的同名，可任意使用其中一个！

2-14）tf.gfile.FastGFile(filename, mode)

该函数与tf.gfile.GFile的差别仅仅在于“无阻塞”，即该函数会无阻赛以较快的方式获取文本操作句柄。

三、API源码

# Copyright 2015 The TensorFlow Authors. All Rights Reserved.## Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");# you may not use this file except in compliance with the License.# You may obtain a copy of the License at## http://pat.as_bytes(filename), file_statistics, status) return file_statistics

以上这篇详谈tensorflow gfile文件的用法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。