长沙民政职业技术学院 谭刚林

本论文对基于Mac OS操作系统的TFRecords图片数据集制作进行了有效地探索。从数据采集、图片预处理到生成TFRecords数据的整个TFRecords图片数据集的制作流程步骤都进行了详细介绍，为基于Mac OS操作系统进行Tensorflow开发的研究人员提供了有效的参考途径。

Mac操作系统是基于Unix开发而来，对python支持相当友好，但最大的缺点就是非常封闭，各种沙盒安全机制，导致除了官方的显卡，对其它显卡支持相当地差，基于此原因，谷歌官方现在放弃了Tensorflow GPU版本对Mac的后续支持。

苹果电脑在市场上占有6%左右市场份额（各个评测机构发布的数据不一样），在Mac系统上进行Tensorflow开发是开发人员的选项之一。数据集是使用Tensorflow进行机器学习的“粮食”，谷歌官方推荐的数据集格式为TFRecords格式。笔者完成了在Mac OS Catalina(10.15.7)上进行tfrecords图片数据集的制作，对在Mac系统上进行Tensorflow开发进行了有效地探索。

1 开发平台

1.1 MAC OS

MAC OS是基于UNIX的苹果电脑专用操作系统，由于苹果公司自己生产MAC的大部分硬件，MAC所用的操作系统是它自行开发的，系统的稳定性高、病毒攻击少于windows系统。根据市场调研机构Canalys发布的数据显示，2020年第一季度苹果电脑出货量占全球PC出货量的6%，如图1所示。

本论文所用操作系统平台为MAC OS Catalin(10.15.7)。

1.2 Miniconda

Conda是一种通用包管理系统，旨在构建和管理任何语言和任何类型的软件。环境管理允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。Miniconda是简化版的Conda，只包含最基本的python与conda，以及相关的必须依赖项，对于空间要求严格的用户，Miniconda是一种更优选择。……