Tensorflow数据读取机制

展示如何将数据输入到计算图中

Dataset可以看作是相同类型“元素”的有序列表，在实际使用时，单个元素可以是向量、字符串、图片甚至是tuple或dict。

数据集对象实例化：

dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slice(<data>)

迭代器对象实例化：

iterator=dataset.make_one_shot_iterator()
one_element=iterator.get_next()

读取结束异常：如果一个dataset中的元素被读取完毕，再尝试sess.run(one_element)的话，会抛出tf.errors.OutOfRangeError异常，这个行为与使用队列方式读取数据是一致的。

高维数据集的使用

tf.data.Dataset.from_tensor_slices真正作用是切分传入Tensor的第一个维度，生成相应的dataset，即第一维表明数据集中数据的数量，之后切分batch等操作均以第一维为基础。

dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slices(np.random.uniform((5,2)))
iterator=dataset.make_one_shot_iterator()
one_element=iterator.get_next()
with tf.Session(config=config) as sess:
    try:
        while True:
            print(sess.run(one_element))
    except tf.errors.OutOfRangeError as e:
        print('end~')

输出：

[0.1,0.2]
[0.3,0.2]
[0.1,0.6]
[0.4,0.3]
[0.5,0.2]

tuple组合数据

dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((np.array([1.,2.,3.,4.,5.]),
                                            np.random.uniform(size=(5,2))))
iterator=dataset.make_one_shot_iterator()
one_element=iterator.get_next()
with tf.Session() as sess:
    try:
        while True:
            print(sess.run(one_element))
    except tf.errors.OutOfRangeError:
        print('end~')

输出：

(1.,array(0.1,0.3))
(2.,array(0.2,0.4))
...

数据集处理方法

Dataset支持一类特殊操作：Transformation。一个Dataset通过Transformation变成一个新的Dataset。常用的Transformation：

• map
• batch
• shuffle
• repeat

其中，

• map和python中的map一致，接受一个函数，Dataset中的每个元素都会作为这个函数的输入，并将函数返回值作为新的Dataset

  dataset=dataset.map(lambda x:x+1)
  

  注意：map函数可以使用num_parallel_calls参数并行化

• batch就是将多个元素组成batch。

  dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
  {
      'a':np.array([1.,2.,3.,4.,5.]),
      'b':np.random.uniform(size=(5,2))
  })
  ###
  dataset=dataset.batch(2)  # batch_size=2
  ###
  iterator=dataset.make_one_shot_iterator()
  one_element=iterator.get_next()
  with tf.Session() as sess:
      try:
          while True:
              print(one_element)
      except tf.errors.OutOfRangeError:
          print('end~')
  

  输出：

  {'a':array([1.,2.]),'b':array([[1.,2.],[3.,4.]])}
  {'a':array([3.,4.]),'b':array([[5.,6.],[7.,8.]])}
  

• shuffle的功能是打乱dataset中的元素，它有个参数buffer_size，表示打乱时使用的buffer的大小，不应设置过小，推荐值1000.

  dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
  {
      'a':np.array([1.,2.,3.,4.,5.]),
      'b':np.random.uniform(size=(5,2))
  })
  ###
  dataset=dataset.shuffle(buffer_size=5)
  ###
  iterator=dataset.make_one_shot_iterator()
  one_element=iterator.get_next()
  with tf.Session() as sess:
      try:
          while True:
              print(one_element)
      except tf.errors.OutOfRangeError:
          print('end~')
  

• repeat的功能就是将整个序列重复多次，主要用来处理机器学习中的epoch。假设原先的数据是一个epoch，使用repeat(2)可以使之变成2个epoch.

  dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slices({
      'a':np.array([1.,2.,3.,4.,5.]),
      'b':np.random.uniform(size=(5,2))
  })
  ###
  dataset=dataset.repeat(2)  # 2epoch
  ###
  # iterator, one_element...
  

  注意：如果直接调用repeat()函数的话，生成的序列会无限重复下去，没有结果，因此不会抛出tf.errors.OutOfRangeError异常。

模拟读入磁盘图片及其Label示例

def _parse_function(filename,label):  # 接受单个元素，转换为目标
    img_string=tf.read_file(filename)
    img_decoded=tf.image.decode_images(img_string)
    img_resized=tf.image.resize_images(image_decoded,[28,28])
    return image_resized,label

filenames=tf.constant(['data/img1.jpg','data/img2.jpg',...])
labels=tf.constant([1,3,...])
dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((filenames,labels))
dataset=dataset.map(_parse_function)  # num_parallel_calls 并行
dataset=dataset.shuffle(buffer_size=1000).batch_size(32).repeat(10)

更多Dataset创建方法

• tf.data.TextLineDataset()：函数输入一个文件列表，输出一个Dataset。dataset中的每一个元素对应文件中的一行，可以使用该方法读入csv文件。
• tf.data.FixedLengthRecordDataset()：函数输入一个文件列表和record_bytes参数，dataset中每一个元素是文件中固定字节数record_bytes的内容，可用来读取二进制保存的文件，如CIFAR10。
• tf.data.TFRecordDataset()：读取TFRecord文件，dataset中每一个元素是一个TFExample。

更多Iterator创建方法

最简单的创建Iterator方法是通过dataset.make_one_shot_iterator()创建一个iterator。

除了这种iterator之外，还有更复杂的Iterator：

• initializable iterator
• reinitializable iterator
• feedable iterator

其中，initializable iterator方法要在使用前通过sess.run()进行初始化，initializable iterator还可用于读入较大数组。在使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices(array)时，实际上发生的事情是将array作为一个tf.constants保存到了计算图中，当array很大时，会导致计算图变得很大，给传输保存带来不便，这时可以使用一个placeholder取代这里的array，并使用initializable iterator，只在需要时将array传进去，这样即可避免将大数组保存在图里。

features_placeholder=tf.placeholder(<features.dtype>,<features.shape>)
labels_placeholder=tf.placeholder(<labels.dtype>,<labels.shape>)
dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((features_placeholder,labels_placeholder))
iterator=dataset.make_initializable_iterator()
next_element=iterator.get_next()
sess.run(iterator.initializer,feed_dict={features_placeholder:features,labels_placeholder:labels})

Tensorflow内部读取机制

对于文件名队列，使用tf.train.string_input_producer()函数，tf.train.string_input_producer()还有两个重要参数，num_epoches和shuffle

内存队列不需要我们建立，只需要使用reader对象从文件名队列中读取数据即可，使用tf.train.start_queue_runners()函数启动队列，填充两个队列的数据。

with tf.Session() as sess:
    filenames=['A.jpg','B.jpg','C.jpg']
    filename_queue=tf.train.string_input_producer(filenames,shuffle=True,num_epoch=5)
    reader=tf.WholeFileReader()
    key,value=reader.read(filename_queue)
    # tf.train.string_input_producer()定义了一个epoch变量，需要对其进行初始化
    tf.local_variables_initializer().run()
    threads=tf.train.start_queue_runners(sess=sess)
    i=0
    while True:
        i+=1
        image_data=sess.run(value)
        with open('reader/test_%d.jpg'%i,'wb') as f:
            f.write(image_data)