TensorFlow高效读取数据的方法示例

2020-01-04 15:57:05

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供稿：网友

概述

最新上传的mcnn中有完整的数据读写示例，可以参考。

关于Tensorflow读取数据，官网给出了三种方法：

供给数据(Feeding)：在 TensorFlow程序运行的每一步，让Python代码来供给数据。
从文件读取数据：在TensorFlow图的起始，让一个输入管线从文件中读取数据。
预加载数据：在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况)。

对于数据量较小而言，可能一般选择直接将数据加载进内存，然后再分batch输入网络进行训练（tip:使用这种方法时，结合yield 使用更为简洁，大家自己尝试一下吧，我就不赘述了）。但是，如果数据量较大，这样的方法就不适用了，因为太耗内存，所以这时最好使用tensorflow提供的队列queue，也就是第二种方法从文件读取数据。对于一些特定的读取，比如csv文件格式，官网有相关的描述，在这儿我介绍一种比较通用，高效的读取方法（官网介绍的少），即使用tensorflow内定标准格式——TFRecords

太长不看，直接看源码请猛戳我的github，记得加星哦。

TFRecords

TFRecords其实是一种二进制文件，虽然它不如其他格式好理解，但是它能更好的利用内存，更方便复制和移动，并且不需要单独的标签文件（等会儿就知道为什么了）… …总而言之，这样的文件格式好处多多，所以让我们用起来吧。

TFRecords文件包含了tf.train.Example 协议内存块(protocol buffer)(协议内存块包含了字段 Features)。我们可以写一段代码获取你的数据，将数据填入到Example协议内存块(protocol buffer)，将协议内存块序列化为一个字符串，并且通过tf.python_io.TFRecordWriter 写入到TFRecords文件。

从TFRecords文件中读取数据，可以使用tf.TFRecordReader的tf.parse_single_example解析器。这个操作可以将Example协议内存块(protocol buffer)解析为张量。

接下来，让我们开始读取数据之旅吧~

生成TFRecords文件

我们使用tf.train.Example来定义我们要填入的数据格式，然后使用tf.python_io.TFRecordWriter来写入。

import osimport tensorflow as tf from PIL import Imagecwd = os.getcwd()'''此处我加载的数据目录如下：0 -- img1.jpg   img2.jpg   img3.jpg   ...1 -- img1.jpg   img2.jpg   ...2 -- ... 这里的0， 1， 2...就是类别，也就是下文中的classes classes是我根据自己数据类型定义的一个列表，大家可以根据自己的数据情况灵活运用...'''writer = tf.python_io.TFRecordWriter("train.tfrecords")for index, name in enumerate(classes):  class_path = cwd + name + "/"  for img_name in os.listdir(class_path):    img_path = class_path + img_name      img = Image.open(img_path)      img = img.resize((224, 224))    img_raw = img.tobytes()       #将图片转化为原生bytes    example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={      "label": tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[index])),      'img_raw': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[img_raw]))    }))    writer.write(example.SerializeToString()) #序列化为字符串writer.close()

关于Example Feature的相关定义和详细内容，我推荐去官网查看相关API。

基本的，一个Example中包含Features，Features里包含Feature（这里没s）的字典。最后，Feature里包含有一个 FloatList，或者ByteList，或者Int64List

就这样，我们把相关的信息都存到了一个文件中，所以前面才说不用单独的label文件。而且读取也很方便。

接下来是一个简单的读取小例子：

for serialized_example in tf.python_io.tf_record_iterator("train.tfrecords"):  example = tf.train.Example()  example.ParseFromString(serialized_example)  image = example.features.feature['image'].bytes_list.value  label = example.features.feature['label'].int64_list.value  # 可以做一些预处理之类的  print image, label

使用队列读取

一旦生成了TFRecords文件，为了高效地读取数据，TF中使用队列（queue）读取数据。

def read_and_decode(filename):  #根据文件名生成一个队列  filename_queue = tf.train.string_input_producer([filename])  reader = tf.TFRecordReader()  _, serialized_example = reader.read(filename_queue)  #返回文件名和文件  features = tf.parse_single_example(serialized_example,                    features={                      'label': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),                      'img_raw' : tf.FixedLenFeature([], tf.string),                    })  img = tf.decode_raw(features['img_raw'], tf.uint8)  img = tf.reshape(img, [224, 224, 3])  img = tf.cast(img, tf.float32) * (1. / 255) - 0.5  label = tf.cast(features['label'], tf.int32)  return img, label

之后我们可以在训练的时候这样使用

img, label = read_and_decode("train.tfrecords")#使用shuffle_batch可以随机打乱输入img_batch, label_batch = tf.train.shuffle_batch([img, label],                        batch_size=30, capacity=2000,                        min_after_dequeue=1000)init = tf.initialize_all_variables()with tf.Session() as sess:  sess.run(init)  threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess)  for i in range(3):    val, l= sess.run([img_batch, label_batch])    #我们也可以根据需要对val， l进行处理    #l = to_categorical(l, 12)     print(val.shape, l)

至此，tensorflow高效从文件读取数据差不多完结了。

恩？等等…什么叫差不多？对了，还有几个注意事项：

第一，tensorflow里的graph能够记住状态（state），这使得TFRecordReader能够记住tfrecord的位置，并且始终能返回下一个。而这就要求我们在使用之前，必须初始化整个graph，这里我们使用了函数tf.initialize_all_variables()来进行初始化。

第二，tensorflow中的队列和普通的队列差不多，不过它里面的operation和tensor都是符号型的（symbolic），在调用sess.run()时才执行。

第三， TFRecordReader会一直弹出队列中文件的名字，直到队列为空。

总结